Imports

pip install sklearn

Requirement already satisfied: sklearn in d:\anaconda\lib\site-packages (0.0)
Requirement already satisfied: scikit-learn in d:\anaconda\lib\site-packages (from sklearn) (0.24.1)
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in d:\anaconda\lib\site-packages (from scikit-learn->sklearn) (1.20.1)
Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in d:\anaconda\lib\site-packages (from scikit-learn->sklearn) (2.1.0)
Requirement already satisfied: scipy>=0.19.1 in d:\anaconda\lib\site-packages (from scikit-learn->sklearn) (1.6.2)
Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in d:\anaconda\lib\site-packages (from scikit-learn->sklearn) (1.0.1)

import os
import math
import glob
import cv2
from collections import deque
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from matplotlib import cm
from moviepy.editor import VideoFileClip
import time
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from skimage.feature import hog
from scipy.ndimage.measurements import label
import pickle
%matplotlib inline

Load Dataset

test_images = np.array([plt.imread(i) for i in glob.glob('./test_images/*.jpg')])

car_images = []
non_car_images = []

for root, dirs, files in os.walk('./dataset/vehicles/'):
    for file in files:
        if file.endswith('.png'):
            car_images.append(os.path.join(root, file))
            
for root, dirs, files in os.walk('./dataset/non-vehicles/'):
    for file in files:
        if file.endswith('.png'):
            non_car_images.append(os.path.join(root, file))

Basic Summary of Dataset

n_car_images = len(car_images)
n_non_car_images = len(non_car_images)
img_shape = mpimg.imread(car_images[0]).shape
print('No. of car images: ', n_car_images)
print('No of non-car images: ', n_non_car_images)
print('Image shape: ', img_shape)

No. of car images:  8792
No of non-car images:  8968
Image shape:  (64, 64, 3)

Car Image Examples

fig, axs = plt.subplots(4,8, figsize=(16, 8))
fig.subplots_adjust(hspace = 0, wspace=.1)
axs = axs.ravel()

for i in np.arange(32):
    img = cv2.imread(car_images[np.random.randint(0,n_car_images)])
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    axs[i].axis('off')
    axs[i].imshow(img)
plt.savefig('output_images/car_samples.png')

Non-car Image Examples

fig, axs = plt.subplots(4,8, figsize=(16, 8))
fig.subplots_adjust(hspace = 0, wspace=.1)
axs = axs.ravel()

for i in np.arange(32):
    img = cv2.imread(non_car_images[np.random.randint(0,n_non_car_images)])
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    axs[i].axis('off')
    axs[i].imshow(img)
plt.savefig('output_images/non_car_samples.png')

Feature Extraction Method

# Compute binned color features by scaling images down 
def bin_spatial(img, size=(32, 32)):
    # Use cv2.resize().ravel() to create the feature vector
    features = cv2.resize(img, size).ravel() 
    # Return the feature vector
    return features

# Compute color histogram features  
def color_hist(img, nbins=32, bins_range=(0, 256)):
    # Compute the histogram of the color channels separately
    channel1_hist = np.histogram(img[:,:,0], bins=nbins, range=bins_range)
    channel2_hist = np.histogram(img[:,:,1], bins=nbins, range=bins_range)
    channel3_hist = np.histogram(img[:,:,2], bins=nbins, range=bins_range)
    # Concatenate the histograms into a single feature vector
    hist_features = np.concatenate((channel1_hist[0], channel2_hist[0], channel3_hist[0]))
    # Return the individual histograms, bin_centers and feature vector
    return hist_features


# Return HOG features and visualization
def get_hog_features(img, orient, pix_per_cell, cell_per_block, 
                        vis=False, feature_vec=True):
    # Call with two outputs if vis==True
    if vis == True:
        features, hog_image = hog(img, orientations=orient, pixels_per_cell=(pix_per_cell, pix_per_cell),
                                  cells_per_block=(cell_per_block, cell_per_block), transform_sqrt=True, 
                                  visualize=vis, feature_vector=feature_vec)
        return features, hog_image
    # Otherwise call with one output
    else:      
        features = hog(img, orientations=orient, pixels_per_cell=(pix_per_cell, pix_per_cell),
                       cells_per_block=(cell_per_block, cell_per_block), transform_sqrt=True, 
                       visualize=vis, feature_vector=feature_vec)
        return features

# Extract feature wrapper that extracts and combines all features
def extract_features(imgs, cspace='RGB', orient=9, 
                        pix_per_cell=8, cell_per_block=2, hog_channel=0, spatial_size=(32, 32),
                        hist_bins=32, hist_range=(0, 256)):
    # Create a list to append feature vectors to
    features = []
    # Iterate through the list of images
    for file in imgs:
        # Read in each one by one
        image = mpimg.imread(file)
        # apply color conversion if other than 'RGB' 
            
        if cspace != 'RGB':
            if cspace == 'HSV':
                feature_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
            elif cspace == 'LUV':
                feature_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2LUV)
            elif cspace == 'HLS':
                feature_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HLS)
            elif cspace == 'YUV':
                feature_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2YUV)
            elif cspace == 'YCrCb':
                feature_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2YCrCb)
        else: feature_image = np.copy(image)   

        # Call get_hog_features() with vis=False, feature_vec=True
        if hog_channel == 'ALL':
            hog_features = []
            for channel in range(feature_image.shape[2]):
                hog_features.append(get_hog_features(feature_image[:,:,channel], 
                                    orient, pix_per_cell, cell_per_block, 
                                    vis=False, feature_vec=True))
            hog_features = np.ravel(hog_features)        
        else:
            hog_features = get_hog_features(feature_image[:,:,hog_channel], orient, 
                        pix_per_cell, cell_per_block, vis=False, feature_vec=True)
        
        # Apply bin_spatial() to get spatial color features
        spatial_features = bin_spatial(feature_image, size=spatial_size)
        # Apply color_hist() also with a color space option now
        hist_features = color_hist(feature_image, nbins=hist_bins, bins_range=hist_range)
        # Append the new feature vector to the features list
        features.append(np.concatenate((spatial_features, hist_features,hog_features)))
        
    # Return list of feature vectors
    return features

HOG Visualisation

car_test = mpimg.imread(car_images[35])
car_test = cv2.cvtColor(car_test, cv2.COLOR_RGB2YCrCb)
non_car_test = mpimg.imread(non_car_images[20])
non_car_test = cv2.cvtColor(non_car_test, cv2.COLOR_RGB2YCrCb)

imgs = []
titles = []
for i in range(3):
    for feature_image, img_type in zip([car_test, non_car_test], ['Car', 'Non-car']):
        channel = feature_image[:,:,i]
        imgs.append(channel)
        titles.append(img_type + ' CH%d' % i)
        features, hog_image = get_hog_features(channel, orient=12, pix_per_cell=8, cell_per_block=2, 
                        vis=True, feature_vec=False)
        imgs.append(hog_image)
        titles.append(img_type + ' CH%d' % i + ' HOG')
        
fig, axes = plt.subplots(3, 4, sharex=True, sharey=True, figsize=(14, 10))
axes = axes.ravel()
for ax, img, title in zip(axes, imgs, titles):
    ax.imshow(img, cmap='Greys_r')
    ax.set_title(title)
    ax.axis('off')
plt.savefig('output_images/HOG_comparison.png')

Feature Extraction

### Parameters
spatial = 32
hist_bins = 32
colorspace = 'YCrCb' # Can be RGB, HSV, LUV, HLS, YUV, YCrCb #YCrCb best
orient = 9
pix_per_cell = 8
cell_per_block = 2
spatial_size= (32, 32)
heat_threshold= 4 # 12
hog_channel = "ALL" # Can be 0, 1, 2, or "ALL" #ALL,0 best
ystart_ystop_scale = [(405, 510, 1), (400, 600, 1.5), (500, 710, 2.5)]

car_features = extract_features(car_images, cspace=colorspace, orient=orient, 
                        pix_per_cell=pix_per_cell, cell_per_block=cell_per_block, 
                        hog_channel=hog_channel, spatial_size=(spatial, spatial),
                        hist_bins=hist_bins, hist_range=(0, 256))

non_car_features = extract_features(non_car_images,cspace=colorspace,orient=orient, 
                        pix_per_cell=pix_per_cell, cell_per_block=cell_per_block, 
                        hog_channel=hog_channel, spatial_size=(spatial, spatial),
                        hist_bins=hist_bins, hist_range=(0, 256))

Data Preparation

# Preserve State to compare parameter tuning 
rand_state = np.random.randint(0, 100)

# Create an array stack of feature vectors
X = np.vstack((car_features, non_car_features)).astype(np.float64)                        
# Fit a per-column scaler
X_scaler = StandardScaler().fit(X)
# Apply the scaler to X
scaled_X = X_scaler.transform(X)

# Define the labels vector
y = np.hstack((np.ones(len(car_features)), np.zeros(len(non_car_features))))

# Split up data into randomized training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    scaled_X, y, test_size=0.2, random_state=rand_state)

print('Using spatial binning of:',spatial,'and', hist_bins,'histogram bins')
print('Feature vector length:', len(X_train[0]))

Using spatial binning of: 32 and 32 histogram bins
Feature vector length: 8460

Classifier

# Use a linear SVC 
svc = LinearSVC()

# Check the training time for the SVC
t=time.time()
svc.fit(X_train, y_train)
t2 = time.time()

print(round(t2-t, 2), 'Seconds to train SVC...')
# Check the score of the SVC
print('Test Accuracy of SVC = ', round(svc.score(X_test, y_test), 4))

# Prediction 
# Check the prediction time for a single sample
t=time.time()
n_predict = 10
print('My SVC predicts:     ', svc.predict(X_test[0:n_predict]))
print('For these',n_predict, 'labels: ', y_test[0:n_predict])
t2 = time.time()
print(round(t2-t, 5), 'Seconds to predict', n_predict,'labels with SVC')

7.06 Seconds to train SVC...
Test Accuracy of SVC =  0.9899
My SVC predicts:      [0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 1.]
For these 10 labels:  [0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 1.]
0.001 Seconds to predict 10 labels with SVC

Data Saving to Pickle

# Save data to pickle file
dist_pickle = {}
dist_pickle["svc"] = svc
dist_pickle["scaler"] = X_scaler
dist_pickle["orient"] = orient
dist_pickle["pix_per_cell"] = pix_per_cell
dist_pickle["cell_per_block"] = cell_per_block
dist_pickle["spatial"] = spatial
dist_pickle["hist_bins"] = hist_bins
pickle.dump(dist_pickle, open("svc_pickle.p", 'wb') )

print('Classifier parameters saved to file!')

Classifier parameters saved to file!

Data Loading from Pickle

print('Loading Classifier parameters...')
dist_pickle = pickle.load( open("svc_pickle.p", "rb" ) )
svc = dist_pickle["svc"]
X_scaler = dist_pickle["scaler"]
orient = dist_pickle["orient"]
pix_per_cell = dist_pickle["pix_per_cell"]
cell_per_block = dist_pickle["cell_per_block"]
spatia = dist_pickle["spatial"]
hist_bins = dist_pickle["hist_bins"]

print('Loading is done!')

Loading Classifier parameters...
Loading is done!

HOG Sub-sampling Window Search

# Extracts features using hog sub-sampling and make predictions
def find_cars(img, svc, X_scaler, orient, pix_per_cell, cell_per_block, spatial_size, hist_bins, ystart_ystop_scale, h_shift=0, visualisation=False):
    # List of bounding box positions
    bbox_detection_list=[]
    box_vis_list=[]
    # Copy and normalise
    draw_img = np.copy(img)
    img = img.astype(np.float32)/255
       
    # Searching different size windows at different scales:
    for (ystart, ystop, scale) in ystart_ystop_scale:
        box_vis=[]
        # Crop
        img_tosearch = img[ystart:ystop, :, :]
        ctrans_tosearch = cv2.cvtColor(img_tosearch, cv2.COLOR_RGB2YCrCb)
        if scale != 1:
            imshape = ctrans_tosearch.shape
            ctrans_tosearch = cv2.resize(ctrans_tosearch, (np.int(imshape[1]/scale), np.int(imshape[0]/scale)))

        ch1 = ctrans_tosearch[:,:,0]
        ch2 = ctrans_tosearch[:,:,1]
        ch3 = ctrans_tosearch[:,:,2]
        
        # Define blocks and steps as above
        nxblocks = (ch1.shape[1] // pix_per_cell) - cell_per_block + 3
        nyblocks = (ch1.shape[0] // pix_per_cell) - cell_per_block + 1 
        nfeat_per_block = orient*cell_per_block**2

        # 64 was the orginal sampling rate, with 8 cells and 8 pix per cell
        window = 64
        nblocks_per_window = (window // pix_per_cell) - cell_per_block + 1
        cells_per_step = 2  # Instead of overlap, define how many cells to step
        nxsteps = (nxblocks - nblocks_per_window) // cells_per_step
        nysteps = (nyblocks - nblocks_per_window) // cells_per_step

        # Compute individual channel HOG features for the entire image
        hog1 = get_hog_features(ch1, orient, pix_per_cell, cell_per_block, feature_vec=False)
        hog2 = get_hog_features(ch2, orient, pix_per_cell, cell_per_block, feature_vec=False)
        hog3 = get_hog_features(ch3, orient, pix_per_cell, cell_per_block, feature_vec=False)

        for xb in range(nxsteps):
            for yb in range(nysteps):
                ypos = yb*cells_per_step
                xpos = xb*cells_per_step
                # Extract HOG for this patch
                hog_feat1 = hog1[ypos:ypos+nblocks_per_window, xpos:xpos+nblocks_per_window].ravel() 
                hog_feat2 = hog2[ypos:ypos+nblocks_per_window, xpos:xpos+nblocks_per_window].ravel() 
                hog_feat3 = hog3[ypos:ypos+nblocks_per_window, xpos:xpos+nblocks_per_window].ravel() 
                hog_features = np.hstack((hog_feat1, hog_feat2, hog_feat3))

                xleft = xpos*pix_per_cell
                ytop = ypos*pix_per_cell

                # Extract the image patch
                subimg = cv2.resize(ctrans_tosearch[ytop:ytop+window, xleft:xleft+window], (64,64))

                # Get color features
                spatial_features = bin_spatial(subimg, size=spatial_size)
                hist_features = color_hist(subimg, nbins=hist_bins)

                # Scale features and make a prediction
                test_features = X_scaler.transform(np.hstack((spatial_features, hist_features, hog_features)).reshape(1, -1))    

                # Make prediction based on trained model 
                test_prediction = svc.predict(test_features)
                
                if(visualisation):
                    xbox_left = np.int(xleft*scale)
                    ytop_draw = np.int(ytop*scale)
                    win_draw = np.int(window*scale)
                    # Append Detection Position to list 
                    box_vis.append(((xbox_left, ytop_draw+ystart),(xbox_left+win_draw,ytop_draw+win_draw+ystart)))
                
                if test_prediction == 1:
                    xbox_left = np.int(xleft*scale)
                    ytop_draw = np.int(ytop*scale)
                    win_draw = np.int(window*scale)
                    # Append Detection Position to list 
                    bbox_detection_list.append(((xbox_left+h_shift, ytop_draw+ystart),(xbox_left+win_draw+h_shift,ytop_draw+win_draw+ystart)))
                    # Draw Detection on image
                    cv2.rectangle(draw_img,(xbox_left+h_shift, ytop_draw+ystart),(xbox_left+win_draw+h_shift,ytop_draw+win_draw+ystart),(0,0,255),6) 
        box_vis_list += [box_vis]
    return bbox_detection_list, draw_img, box_vis_list

Region Proposer Visualisation

test_image_sliding=test_images[0]
ystart_ystop_scale = [(405, 510, 1), (400, 600, 1.5), (415, 710, 2.5)]
bbox_detection_list, detections, box_vis_list = find_cars(test_image_sliding, svc, X_scaler, orient, pix_per_cell, cell_per_block, spatial_size, hist_bins, ystart_ystop_scale, h_shift=500, visualisation=True)

def draw_boxes(img, bboxes, thickness=2):
    imcopy = [np.copy(img),np.copy(img),np.copy(img)]
    color=[(255, 0, 0),(0, 255, 0),(0, 0, 255)]
    for i in range(len(bboxes)):
        for bbox in bboxes[i]:
            cv2.rectangle(img=imcopy[i], pt1=bbox[0], pt2=bbox[1],
                          color=color[i], thickness=thickness)
    return imcopy

windows_img = draw_boxes(test_image_sliding, box_vis_list)

f, ((ax1, ax2, ax3)) = plt.subplots(3, 1, figsize=(20,20))
ax1.imshow(windows_img[0])
title = "Scale: 0.9 "  + " Count: " + str(len(box_vis_list[0])) 
ax1.set_title(title, fontsize=20)
ax1.axis("off")
ax2.imshow(windows_img[1])
title = "Scale: 1.4"  + " Count: " + str(len(box_vis_list[1])) 
ax2.set_title(title, fontsize=20)
ax2.axis("off")
ax3.imshow(windows_img[2])
title = "Scale: 2.3"  + " Count: " + str(len(box_vis_list[2])) 
ax3.set_title(title, fontsize=20)
ax3.axis("off")

plt.savefig('output_images/bbox_vis.png')

Overall Pipeline

Heatmapping

# Accumulation of labels from last N frames
class Detect_history():
    def __init__ (self):
        # Number labels to store
        self.queue_len = 7 #17 13
        self.queue = []

    # Put new frame
    def put_labels(self, labels):
        if (len(self.queue) > self.queue_len):
            tmp = self.queue.pop(0)
        self.queue.append(labels)
    
    # Get last N frames hot boxes
    def get_labels(self):
        detections = []
        for label in self.queue:
            detections.extend(label)
        return detections

# Read in image similar to one shown above 
image = test_images[3]
blank = np.zeros_like(image[:,:,0]).astype(np.float)

def add_heat(heatmap, bbox_list):
    # Iterate through list of bboxes
    for box in bbox_list:
        # Add += 1 for all pixels inside each bbox
        # Assuming each "box" takes the form ((x1, y1), (x2, y2))
        heatmap[box[0][1]:box[1][1], box[0][0]:box[1][0]] += 1

    # Return updated heatmap
    return heatmap# Iterate through list of bboxes

def draw_labeled_bboxes(img, labels):
    # Iterate through all detected cars
    for car_number in range(1, labels[1]+1):
        # Find pixels with each car_number label value
        nonzero = (labels[0] == car_number).nonzero()
        # Identify x and y values of those pixels
        nonzeroy = np.array(nonzero[0])
        nonzerox = np.array(nonzero[1])
        # Define a bounding box based on min/max x and y
        bbox = ((np.min(nonzerox), np.min(nonzeroy)), (np.max(nonzerox), np.max(nonzeroy)))
        # Draw the box on the image
        cv2.rectangle(img, bbox[0], (bbox[1][0]+10,bbox[1][1]-10), (0,0,255), 6)
    # Return the image
    return img


# Using Subsampled HOG windows to get possible detections 
bbox_detection_list, detections, box_vis_list = find_cars(image, svc, X_scaler, orient, pix_per_cell, cell_per_block, spatial_size, hist_bins,ystart_ystop_scale)

# Add heat to each box in box list
heatmap = add_heat(blank, bbox_detection_list)

# Find final boxes from heatmap using label function
labels = label(heatmap)
draw_img = draw_labeled_bboxes(np.copy(image), labels)

fig = plt.figure(figsize = (20,5))
plt.subplot(121)
plt.imshow(draw_img)
plt.title('Car Positions')
plt.axis('off')
plt.subplot(122)
plt.imshow(heatmap, cmap='hot')
plt.title('Heat Map')
plt.axis('off')

plt.savefig('output_images/heatmap.png')

### Parameters
spatial = 32
hist_bins = 32
colorspace = 'YCrCb' # Can be RGB, HSV, LUV, HLS, YUV, YCrCb #YCrCb best
orient = 9
pix_per_cell = 8
cell_per_block = 2
spatial_size= (32, 32)
heat_threshold= 4 # 12
hog_channel = "ALL" # Can be 0, 1, 2, or "ALL" #ALL,0 best
ystart_ystop_scale = [(405, 510, 1), (400, 600, 1.5), (500, 710, 2.5)]

def process_image(img): 
    
    # Using Subsampled HOG windows to get possible detections 
    bbox_detection_list, detections, box_vis_list = find_cars(img, svc, X_scaler, orient, pix_per_cell, cell_per_block, spatial_size, hist_bins,ystart_ystop_scale)

    blank = np.zeros_like(img[:,:,0]).astype(np.float)

    # Smoothing out previous detections
    detect_history.put_labels(bbox_detection_list)
    bbox_detection_list = detect_history.get_labels()

    # Add heat to detections
    heatmap = add_heat(blank, bbox_detection_list)

    # Find final boxes from heatmap using label function
    labels = label(heatmap)

    # Draw bounding box 
    result = draw_labeled_bboxes(np.copy(img), labels)
    
    return result

detect_history = Detect_history()

result = process_image(test_images[3])
plt.figure(figsize = (20,20))
plt.imshow(result)
plt.axis("off")

(-0.5, 1279.5, 719.5, -0.5)

pip install moviepy

Requirement already satisfied: moviepy in d:\anaconda\lib\site-packages (1.0.3)
Requirement already satisfied: tqdm<5.0,>=4.11.2 in d:\anaconda\lib\site-packages (from moviepy) (4.59.0)
Requirement already satisfied: proglog<=1.0.0 in d:\anaconda\lib\site-packages (from moviepy) (0.1.10)
Requirement already satisfied: numpy in d:\anaconda\lib\site-packages (from moviepy) (1.20.1)
Requirement already satisfied: requests<3.0,>=2.8.1 in d:\anaconda\lib\site-packages (from moviepy) (2.25.1)
Requirement already satisfied: imageio<3.0,>=2.5 in d:\anaconda\lib\site-packages (from moviepy) (2.9.0)
Requirement already satisfied: imageio-ffmpeg>=0.2.0 in d:\anaconda\lib\site-packages (from moviepy) (0.4.7)
Requirement already satisfied: decorator<5.0,>=4.0.2 in d:\anaconda\lib\site-packages (from moviepy) (4.4.2)
Requirement already satisfied: pillow in d:\anaconda\lib\site-packages (from imageio<3.0,>=2.5->moviepy) (8.2.0)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\anaconda\lib\site-packages (from requests<3.0,>=2.8.1->moviepy) (2020.12.5)
Requirement already satisfied: chardet<5,>=3.0.2 in d:\anaconda\lib\site-packages (from requests<3.0,>=2.8.1->moviepy) (4.0.0)
Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in d:\anaconda\lib\site-packages (from requests<3.0,>=2.8.1->moviepy) (2.10)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in d:\anaconda\lib\site-packages (from requests<3.0,>=2.8.1->moviepy) (1.26.4)
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

Process Video

detect_history = Detect_history()
project_video_res = 'seif_result.mp4'
clip1 = VideoFileClip("Viiideo.mp4")
project_video_clip = clip1.fl_image(process_image)
%time project_video_clip.write_videofile(project_video_res, audio=False)

t:   2%|█▎                                                                 | 23/1199 [02:40<14:16,  1.37it/s, now=None]
t:   0%|                                                                             | 0/756 [00:00<?, ?it/s, now=None]

Moviepy - Building video seif_result.mp4.
Moviepy - Writing video seif_result.mp4

t:   0%|▏                                                                    | 2/756 [00:00<04:20,  2.89it/s, now=None]
t:   0%|▎                                                                    | 3/756 [00:01<06:05,  2.06it/s, now=None]
t:   1%|▎                                                                    | 4/756 [00:02<07:08,  1.75it/s, now=None]
t:   1%|▍                                                                    | 5/756 [00:02<07:37,  1.64it/s, now=None]
t:   1%|▌                                                                    | 6/756 [00:03<08:00,  1.56it/s, now=None]
t:   1%|▋                                                                    | 7/756 [00:04<08:12,  1.52it/s, now=None]
t:   1%|▋                                                                    | 8/756 [00:04<08:22,  1.49it/s, now=None]
t:   1%|▊                                                                    | 9/756 [00:05<08:36,  1.45it/s, now=None]
t:   1%|▉                                                                   | 10/756 [00:06<08:41,  1.43it/s, now=None]
t:   1%|▉                                                                   | 11/756 [00:06<08:29,  1.46it/s, now=None]
t:   2%|█                                                                   | 12/756 [00:07<08:21,  1.48it/s, now=None]
t:   2%|█▏                                                                  | 13/756 [00:08<08:23,  1.48it/s, now=None]
t:   2%|█▎                                                                  | 14/756 [00:09<08:29,  1.46it/s, now=None]
t:   2%|█▎                                                                  | 15/756 [00:09<08:32,  1.45it/s, now=None]
t:   2%|█▍                                                                  | 16/756 [00:10<08:30,  1.45it/s, now=None]
t:   2%|█▌                                                                  | 17/756 [00:11<08:36,  1.43it/s, now=None]
t:   2%|█▌                                                                  | 18/756 [00:11<08:38,  1.42it/s, now=None]
t:   3%|█▋                                                                  | 19/756 [00:12<08:32,  1.44it/s, now=None]
t:   3%|█▊                                                                  | 20/756 [00:13<08:34,  1.43it/s, now=None]
t:   3%|█▉                                                                  | 21/756 [00:13<08:33,  1.43it/s, now=None]
t:   3%|█▉                                                                  | 22/756 [00:14<08:40,  1.41it/s, now=None]
t:   3%|██                                                                  | 23/756 [00:15<08:40,  1.41it/s, now=None]
t:   3%|██▏                                                                 | 24/756 [00:16<08:34,  1.42it/s, now=None]
t:   3%|██▏                                                                 | 25/756 [00:16<08:38,  1.41it/s, now=None]
t:   3%|██▎                                                                 | 26/756 [00:17<08:34,  1.42it/s, now=None]
t:   4%|██▍                                                                 | 27/756 [00:18<08:41,  1.40it/s, now=None]
t:   4%|██▌                                                                 | 28/756 [00:18<08:37,  1.41it/s, now=None]
t:   4%|██▌                                                                 | 29/756 [00:19<08:35,  1.41it/s, now=None]
t:   4%|██▋                                                                 | 30/756 [00:20<08:48,  1.37it/s, now=None]
t:   4%|██▊                                                                 | 31/756 [00:21<08:41,  1.39it/s, now=None]
t:   4%|██▉                                                                 | 32/756 [00:21<08:36,  1.40it/s, now=None]
t:   4%|██▉                                                                 | 33/756 [00:22<08:39,  1.39it/s, now=None]
t:   4%|███                                                                 | 34/756 [00:23<08:49,  1.36it/s, now=None]
t:   5%|███▏                                                                | 35/756 [00:24<08:49,  1.36it/s, now=None]
t:   5%|███▏                                                                | 36/756 [00:24<08:36,  1.39it/s, now=None]
t:   5%|███▎                                                                | 37/756 [00:25<08:38,  1.39it/s, now=None]
t:   5%|███▍                                                                | 38/756 [00:26<08:39,  1.38it/s, now=None]
t:   5%|███▌                                                                | 39/756 [00:26<08:28,  1.41it/s, now=None]
t:   5%|███▌                                                                | 40/756 [00:27<08:24,  1.42it/s, now=None]
t:   5%|███▋                                                                | 41/756 [00:28<08:27,  1.41it/s, now=None]
t:   6%|███▊                                                                | 42/756 [00:28<08:16,  1.44it/s, now=None]
t:   6%|███▊                                                                | 43/756 [00:29<08:22,  1.42it/s, now=None]
t:   6%|███▉                                                                | 44/756 [00:30<08:21,  1.42it/s, now=None]
t:   6%|████                                                                | 45/756 [00:31<08:16,  1.43it/s, now=None]
t:   6%|████▏                                                               | 46/756 [00:31<08:17,  1.43it/s, now=None]
t:   6%|████▏                                                               | 47/756 [00:32<08:12,  1.44it/s, now=None]
t:   6%|████▎                                                               | 48/756 [00:33<08:19,  1.42it/s, now=None]
t:   6%|████▍                                                               | 49/756 [00:33<08:18,  1.42it/s, now=None]
t:   7%|████▍                                                               | 50/756 [00:34<08:27,  1.39it/s, now=None]
t:   7%|████▌                                                               | 51/756 [00:35<08:33,  1.37it/s, now=None]
t:   7%|████▋                                                               | 52/756 [00:36<09:03,  1.29it/s, now=None]
t:   7%|████▊                                                               | 53/756 [00:37<09:09,  1.28it/s, now=None]
t:   7%|████▊                                                               | 54/756 [00:37<08:48,  1.33it/s, now=None]
t:   7%|████▉                                                               | 55/756 [00:38<08:38,  1.35it/s, now=None]
t:   7%|█████                                                               | 56/756 [00:39<08:22,  1.39it/s, now=None]
t:   8%|█████▏                                                              | 57/756 [00:39<08:36,  1.35it/s, now=None]
t:   8%|█████▏                                                              | 58/756 [00:40<08:34,  1.36it/s, now=None]
t:   8%|█████▎                                                              | 59/756 [00:41<08:43,  1.33it/s, now=None]
t:   8%|█████▍                                                              | 60/756 [00:42<08:48,  1.32it/s, now=None]
t:   8%|█████▍                                                              | 61/756 [00:42<08:31,  1.36it/s, now=None]
t:   8%|█████▌                                                              | 62/756 [00:43<08:14,  1.40it/s, now=None]
t:   8%|█████▋                                                              | 63/756 [00:44<08:27,  1.37it/s, now=None]
t:   8%|█████▊                                                              | 64/756 [00:44<08:13,  1.40it/s, now=None]
t:   9%|█████▊                                                              | 65/756 [00:45<08:16,  1.39it/s, now=None]
t:   9%|█████▉                                                              | 66/756 [00:46<08:11,  1.40it/s, now=None]
t:   9%|██████                                                              | 67/756 [00:47<08:06,  1.42it/s, now=None]
t:   9%|██████                                                              | 68/756 [00:47<08:23,  1.37it/s, now=None]
t:   9%|██████▏                                                             | 69/756 [00:48<08:21,  1.37it/s, now=None]
t:   9%|██████▎                                                             | 70/756 [00:49<08:12,  1.39it/s, now=None]
t:   9%|██████▍                                                             | 71/756 [00:50<08:13,  1.39it/s, now=None]
t:  10%|██████▍                                                             | 72/756 [00:50<08:24,  1.36it/s, now=None]
t:  10%|██████▌                                                             | 73/756 [00:51<08:19,  1.37it/s, now=None]
t:  10%|██████▋                                                             | 74/756 [00:52<08:13,  1.38it/s, now=None]
t:  10%|██████▋                                                             | 75/756 [00:52<08:18,  1.37it/s, now=None]
t:  10%|██████▊                                                             | 76/756 [00:53<08:20,  1.36it/s, now=None]
t:  10%|██████▉                                                             | 77/756 [00:54<08:08,  1.39it/s, now=None]
t:  10%|███████                                                             | 78/756 [00:55<08:11,  1.38it/s, now=None]
t:  10%|███████                                                             | 79/756 [00:55<07:59,  1.41it/s, now=None]
t:  11%|███████▏                                                            | 80/756 [00:56<08:00,  1.41it/s, now=None]
t:  11%|███████▎                                                            | 81/756 [00:57<07:53,  1.43it/s, now=None]
t:  11%|███████▍                                                            | 82/756 [00:57<07:51,  1.43it/s, now=None]
t:  11%|███████▍                                                            | 83/756 [00:58<07:41,  1.46it/s, now=None]
t:  11%|███████▌                                                            | 84/756 [00:59<07:49,  1.43it/s, now=None]
t:  11%|███████▋                                                            | 85/756 [00:59<07:38,  1.46it/s, now=None]
t:  11%|███████▋                                                            | 86/756 [01:00<07:36,  1.47it/s, now=None]
t:  12%|███████▊                                                            | 87/756 [01:01<07:40,  1.45it/s, now=None]
t:  12%|███████▉                                                            | 88/756 [01:01<07:36,  1.46it/s, now=None]
t:  12%|████████                                                            | 89/756 [01:02<07:33,  1.47it/s, now=None]
t:  12%|████████                                                            | 90/756 [01:03<07:45,  1.43it/s, now=None]
t:  12%|████████▏                                                           | 91/756 [01:04<07:47,  1.42it/s, now=None]
t:  12%|████████▎                                                           | 92/756 [01:04<07:56,  1.39it/s, now=None]
t:  12%|████████▎                                                           | 93/756 [01:05<08:07,  1.36it/s, now=None]
t:  12%|████████▍                                                           | 94/756 [01:06<08:09,  1.35it/s, now=None]
t:  13%|████████▌                                                           | 95/756 [01:07<08:05,  1.36it/s, now=None]
t:  13%|████████▋                                                           | 96/756 [01:07<08:00,  1.37it/s, now=None]
t:  13%|████████▋                                                           | 97/756 [01:08<08:34,  1.28it/s, now=None]
t:  13%|████████▊                                                           | 98/756 [01:09<08:22,  1.31it/s, now=None]
t:  13%|████████▉                                                           | 99/756 [01:10<08:16,  1.32it/s, now=None]
t:  13%|████████▊                                                          | 100/756 [01:10<08:11,  1.33it/s, now=None]
t:  13%|████████▉                                                          | 101/756 [01:11<08:09,  1.34it/s, now=None]
t:  13%|█████████                                                          | 102/756 [01:12<07:56,  1.37it/s, now=None]
t:  14%|█████████▏                                                         | 103/756 [01:13<08:10,  1.33it/s, now=None]
t:  14%|█████████▏                                                         | 104/756 [01:13<08:06,  1.34it/s, now=None]
t:  14%|█████████▎                                                         | 105/756 [01:14<08:11,  1.32it/s, now=None]
t:  14%|█████████▍                                                         | 106/756 [01:15<08:02,  1.35it/s, now=None]
t:  14%|█████████▍                                                         | 107/756 [01:16<07:52,  1.37it/s, now=None]
t:  14%|█████████▌                                                         | 108/756 [01:16<07:42,  1.40it/s, now=None]
t:  14%|█████████▋                                                         | 109/756 [01:17<07:50,  1.37it/s, now=None]
t:  15%|█████████▋                                                         | 110/756 [01:18<07:52,  1.37it/s, now=None]
t:  15%|█████████▊                                                         | 111/756 [01:18<07:44,  1.39it/s, now=None]
t:  15%|█████████▉                                                         | 112/756 [01:19<07:43,  1.39it/s, now=None]
t:  15%|██████████                                                         | 113/756 [01:20<07:45,  1.38it/s, now=None]
t:  15%|██████████                                                         | 114/756 [01:21<07:39,  1.40it/s, now=None]
t:  15%|██████████▏                                                        | 115/756 [01:21<07:37,  1.40it/s, now=None]
t:  15%|██████████▎                                                        | 116/756 [01:22<07:39,  1.39it/s, now=None]
t:  15%|██████████▎                                                        | 117/756 [01:23<07:33,  1.41it/s, now=None]
t:  16%|██████████▍                                                        | 118/756 [01:23<07:33,  1.41it/s, now=None]
t:  16%|██████████▌                                                        | 119/756 [01:24<07:30,  1.41it/s, now=None]
t:  16%|██████████▋                                                        | 120/756 [01:25<07:32,  1.41it/s, now=None]
t:  16%|██████████▋                                                        | 121/756 [01:26<07:29,  1.41it/s, now=None]
t:  16%|██████████▊                                                        | 122/756 [01:26<07:30,  1.41it/s, now=None]
t:  16%|██████████▉                                                        | 123/756 [01:27<07:24,  1.43it/s, now=None]
t:  16%|██████████▉                                                        | 124/756 [01:28<07:27,  1.41it/s, now=None]
t:  17%|███████████                                                        | 125/756 [01:28<07:33,  1.39it/s, now=None]
t:  17%|███████████▏                                                       | 126/756 [01:29<07:42,  1.36it/s, now=None]
t:  17%|███████████▎                                                       | 127/756 [01:30<07:37,  1.38it/s, now=None]
t:  17%|███████████▎                                                       | 128/756 [01:31<07:38,  1.37it/s, now=None]
t:  17%|███████████▍                                                       | 129/756 [01:31<07:36,  1.37it/s, now=None]
t:  17%|███████████▌                                                       | 130/756 [01:32<07:31,  1.39it/s, now=None]
t:  17%|███████████▌                                                       | 131/756 [01:33<07:39,  1.36it/s, now=None]
t:  17%|███████████▋                                                       | 132/756 [01:34<07:28,  1.39it/s, now=None]
t:  18%|███████████▊                                                       | 133/756 [01:34<07:42,  1.35it/s, now=None]
t:  18%|███████████▉                                                       | 134/756 [01:35<07:27,  1.39it/s, now=None]
t:  18%|███████████▉                                                       | 135/756 [01:36<07:16,  1.42it/s, now=None]
t:  18%|████████████                                                       | 136/756 [01:36<07:12,  1.43it/s, now=None]
t:  18%|████████████▏                                                      | 137/756 [01:37<07:17,  1.41it/s, now=None]
t:  18%|████████████▏                                                      | 138/756 [01:38<07:27,  1.38it/s, now=None]
t:  18%|████████████▎                                                      | 139/756 [01:39<07:31,  1.37it/s, now=None]
t:  19%|████████████▍                                                      | 140/756 [01:39<07:26,  1.38it/s, now=None]
t:  19%|████████████▍                                                      | 141/756 [01:40<07:22,  1.39it/s, now=None]
t:  19%|████████████▌                                                      | 142/756 [01:41<07:18,  1.40it/s, now=None]
t:  19%|████████████▋                                                      | 143/756 [01:41<07:10,  1.42it/s, now=None]
t:  19%|████████████▊                                                      | 144/756 [01:42<07:04,  1.44it/s, now=None]
t:  19%|████████████▊                                                      | 145/756 [01:43<07:02,  1.45it/s, now=None]
t:  19%|████████████▉                                                      | 146/756 [01:43<07:05,  1.43it/s, now=None]
t:  19%|█████████████                                                      | 147/756 [01:44<06:58,  1.45it/s, now=None]
t:  20%|█████████████                                                      | 148/756 [01:45<07:06,  1.42it/s, now=None]
t:  20%|█████████████▏                                                     | 149/756 [01:46<07:09,  1.41it/s, now=None]
t:  20%|█████████████▎                                                     | 150/756 [01:46<07:15,  1.39it/s, now=None]
t:  20%|█████████████▍                                                     | 151/756 [01:47<07:08,  1.41it/s, now=None]
t:  20%|█████████████▍                                                     | 152/756 [01:48<07:11,  1.40it/s, now=None]
t:  20%|█████████████▌                                                     | 153/756 [01:48<07:04,  1.42it/s, now=None]
t:  20%|█████████████▋                                                     | 154/756 [01:49<07:15,  1.38it/s, now=None]
t:  21%|█████████████▋                                                     | 155/756 [01:50<07:11,  1.39it/s, now=None]
t:  21%|█████████████▊                                                     | 156/756 [01:51<07:09,  1.40it/s, now=None]
t:  21%|█████████████▉                                                     | 157/756 [01:51<07:10,  1.39it/s, now=None]
t:  21%|██████████████                                                     | 158/756 [01:52<07:06,  1.40it/s, now=None]
t:  21%|██████████████                                                     | 159/756 [01:53<07:04,  1.41it/s, now=None]
t:  21%|██████████████▏                                                    | 160/756 [01:53<06:53,  1.44it/s, now=None]
t:  21%|██████████████▎                                                    | 161/756 [01:54<06:51,  1.45it/s, now=None]
t:  21%|██████████████▎                                                    | 162/756 [01:55<06:54,  1.43it/s, now=None]
t:  22%|██████████████▍                                                    | 163/756 [01:55<06:54,  1.43it/s, now=None]
t:  22%|██████████████▌                                                    | 164/756 [01:56<07:06,  1.39it/s, now=None]
t:  22%|██████████████▌                                                    | 165/756 [01:57<07:25,  1.33it/s, now=None]
t:  22%|██████████████▋                                                    | 166/756 [01:58<07:17,  1.35it/s, now=None]
t:  22%|██████████████▊                                                    | 167/756 [01:59<07:21,  1.33it/s, now=None]
t:  22%|██████████████▉                                                    | 168/756 [01:59<07:14,  1.35it/s, now=None]
t:  22%|██████████████▉                                                    | 169/756 [02:00<07:01,  1.39it/s, now=None]
t:  22%|███████████████                                                    | 170/756 [02:01<06:58,  1.40it/s, now=None]
t:  23%|███████████████▏                                                   | 171/756 [02:01<06:51,  1.42it/s, now=None]
t:  23%|███████████████▏                                                   | 172/756 [02:02<06:51,  1.42it/s, now=None]
t:  23%|███████████████▎                                                   | 173/756 [02:03<06:57,  1.40it/s, now=None]
t:  23%|███████████████▍                                                   | 174/756 [02:03<06:56,  1.40it/s, now=None]
t:  23%|███████████████▌                                                   | 175/756 [02:04<06:58,  1.39it/s, now=None]
t:  23%|███████████████▌                                                   | 176/756 [02:05<06:56,  1.39it/s, now=None]
t:  23%|███████████████▋                                                   | 177/756 [02:06<06:59,  1.38it/s, now=None]
t:  24%|███████████████▊                                                   | 178/756 [02:06<07:04,  1.36it/s, now=None]
t:  24%|███████████████▊                                                   | 179/756 [02:07<06:59,  1.38it/s, now=None]
t:  24%|███████████████▉                                                   | 180/756 [02:08<07:01,  1.37it/s, now=None]
t:  24%|████████████████                                                   | 181/756 [02:09<06:54,  1.39it/s, now=None]
t:  24%|████████████████▏                                                  | 182/756 [02:09<07:04,  1.35it/s, now=None]
t:  24%|████████████████▏                                                  | 183/756 [02:10<07:02,  1.36it/s, now=None]
t:  24%|████████████████▎                                                  | 184/756 [02:11<07:00,  1.36it/s, now=None]
t:  24%|████████████████▍                                                  | 185/756 [02:12<06:58,  1.36it/s, now=None]
t:  25%|████████████████▍                                                  | 186/756 [02:12<06:51,  1.38it/s, now=None]
t:  25%|████████████████▌                                                  | 187/756 [02:13<06:49,  1.39it/s, now=None]
t:  25%|████████████████▋                                                  | 188/756 [02:14<06:43,  1.41it/s, now=None]
t:  25%|████████████████▊                                                  | 189/756 [02:14<07:03,  1.34it/s, now=None]
t:  25%|████████████████▊                                                  | 190/756 [02:15<07:02,  1.34it/s, now=None]
t:  25%|████████████████▉                                                  | 191/756 [02:16<07:02,  1.34it/s, now=None]
t:  25%|█████████████████                                                  | 192/756 [02:17<07:04,  1.33it/s, now=None]
t:  26%|█████████████████                                                  | 193/756 [02:17<06:55,  1.36it/s, now=None]
t:  26%|█████████████████▏                                                 | 194/756 [02:18<06:57,  1.35it/s, now=None]
t:  26%|█████████████████▎                                                 | 195/756 [02:19<06:52,  1.36it/s, now=None]
t:  26%|█████████████████▎                                                 | 196/756 [02:20<06:52,  1.36it/s, now=None]
t:  26%|█████████████████▍                                                 | 197/756 [02:20<07:11,  1.30it/s, now=None]
t:  26%|█████████████████▌                                                 | 198/756 [02:21<07:07,  1.31it/s, now=None]
t:  26%|█████████████████▋                                                 | 199/756 [02:22<07:15,  1.28it/s, now=None]
t:  26%|█████████████████▋                                                 | 200/756 [02:23<07:13,  1.28it/s, now=None]
t:  27%|█████████████████▊                                                 | 201/756 [02:24<07:13,  1.28it/s, now=None]
t:  27%|█████████████████▉                                                 | 202/756 [02:24<07:11,  1.29it/s, now=None]
t:  27%|█████████████████▉                                                 | 203/756 [02:25<07:10,  1.28it/s, now=None]
t:  27%|██████████████████                                                 | 204/756 [02:26<07:09,  1.29it/s, now=None]
t:  27%|██████████████████▏                                                | 205/756 [02:27<07:11,  1.28it/s, now=None]
t:  27%|██████████████████▎                                                | 206/756 [02:28<07:10,  1.28it/s, now=None]
t:  27%|██████████████████▎                                                | 207/756 [02:28<07:06,  1.29it/s, now=None]
t:  28%|██████████████████▍                                                | 208/756 [02:29<07:05,  1.29it/s, now=None]
t:  28%|██████████████████▌                                                | 209/756 [02:30<07:06,  1.28it/s, now=None]
t:  28%|██████████████████▌                                                | 210/756 [02:31<07:00,  1.30it/s, now=None]
t:  28%|██████████████████▋                                                | 211/756 [02:31<07:04,  1.28it/s, now=None]
t:  28%|██████████████████▊                                                | 212/756 [02:32<07:05,  1.28it/s, now=None]
t:  28%|██████████████████▉                                                | 213/756 [02:33<07:04,  1.28it/s, now=None]
t:  28%|██████████████████▉                                                | 214/756 [02:34<07:02,  1.28it/s, now=None]
t:  28%|███████████████████                                                | 215/756 [02:35<07:00,  1.29it/s, now=None]
t:  29%|███████████████████▏                                               | 216/756 [02:35<07:04,  1.27it/s, now=None]
t:  29%|███████████████████▏                                               | 217/756 [02:36<06:55,  1.30it/s, now=None]
t:  29%|███████████████████▎                                               | 218/756 [02:37<07:11,  1.25it/s, now=None]
t:  29%|███████████████████▍                                               | 219/756 [02:38<07:13,  1.24it/s, now=None]
t:  29%|███████████████████▍                                               | 220/756 [02:39<07:04,  1.26it/s, now=None]
t:  29%|███████████████████▌                                               | 221/756 [02:39<07:01,  1.27it/s, now=None]
t:  29%|███████████████████▋                                               | 222/756 [02:40<06:48,  1.31it/s, now=None]
t:  29%|███████████████████▊                                               | 223/756 [02:41<06:40,  1.33it/s, now=None]
t:  30%|███████████████████▊                                               | 224/756 [02:42<06:46,  1.31it/s, now=None]
t:  30%|███████████████████▉                                               | 225/756 [02:42<06:37,  1.34it/s, now=None]
t:  30%|████████████████████                                               | 226/756 [02:43<06:37,  1.33it/s, now=None]
t:  30%|████████████████████                                               | 227/756 [02:44<06:27,  1.37it/s, now=None]
t:  30%|████████████████████▏                                              | 228/756 [02:45<06:43,  1.31it/s, now=None]
t:  30%|████████████████████▎                                              | 229/756 [02:45<06:52,  1.28it/s, now=None]
t:  30%|████████████████████▍                                              | 230/756 [02:46<07:02,  1.24it/s, now=None]
t:  31%|████████████████████▍                                              | 231/756 [02:47<07:12,  1.21it/s, now=None]
t:  31%|████████████████████▌                                              | 232/756 [02:48<06:56,  1.26it/s, now=None]
t:  31%|████████████████████▋                                              | 233/756 [02:49<06:45,  1.29it/s, now=None]
t:  31%|████████████████████▋                                              | 234/756 [02:49<06:47,  1.28it/s, now=None]
t:  31%|████████████████████▊                                              | 235/756 [02:50<07:10,  1.21it/s, now=None]
t:  31%|████████████████████▉                                              | 236/756 [02:51<07:23,  1.17it/s, now=None]
t:  31%|█████████████████████                                              | 237/756 [02:52<07:19,  1.18it/s, now=None]
t:  31%|█████████████████████                                              | 238/756 [02:53<07:12,  1.20it/s, now=None]
t:  32%|█████████████████████▏                                             | 239/756 [02:54<07:03,  1.22it/s, now=None]
t:  32%|█████████████████████▎                                             | 240/756 [02:54<07:03,  1.22it/s, now=None]
t:  32%|█████████████████████▎                                             | 241/756 [02:55<07:08,  1.20it/s, now=None]
t:  32%|█████████████████████▍                                             | 242/756 [02:56<06:52,  1.25it/s, now=None]
t:  32%|█████████████████████▌                                             | 243/756 [02:57<06:51,  1.25it/s, now=None]
t:  32%|█████████████████████▌                                             | 244/756 [02:58<06:50,  1.25it/s, now=None]
t:  32%|█████████████████████▋                                             | 245/756 [02:58<06:38,  1.28it/s, now=None]
t:  33%|█████████████████████▊                                             | 246/756 [02:59<06:40,  1.27it/s, now=None]
t:  33%|█████████████████████▉                                             | 247/756 [03:00<06:36,  1.28it/s, now=None]
t:  33%|█████████████████████▉                                             | 248/756 [03:01<06:55,  1.22it/s, now=None]
t:  33%|██████████████████████                                             | 249/756 [03:02<06:45,  1.25it/s, now=None]
t:  33%|██████████████████████▏                                            | 250/756 [03:02<06:38,  1.27it/s, now=None]
t:  33%|██████████████████████▏                                            | 251/756 [03:03<06:37,  1.27it/s, now=None]
t:  33%|██████████████████████▎                                            | 252/756 [03:04<06:36,  1.27it/s, now=None]
t:  33%|██████████████████████▍                                            | 253/756 [03:05<06:32,  1.28it/s, now=None]
t:  34%|██████████████████████▌                                            | 254/756 [03:05<06:27,  1.29it/s, now=None]
t:  34%|██████████████████████▌                                            | 255/756 [03:06<06:27,  1.29it/s, now=None]
t:  34%|██████████████████████▋                                            | 256/756 [03:07<06:32,  1.27it/s, now=None]
t:  34%|██████████████████████▊                                            | 257/756 [03:08<06:30,  1.28it/s, now=None]
t:  34%|██████████████████████▊                                            | 258/756 [03:09<06:26,  1.29it/s, now=None]
t:  34%|██████████████████████▉                                            | 259/756 [03:09<06:25,  1.29it/s, now=None]
t:  34%|███████████████████████                                            | 260/756 [03:10<06:25,  1.29it/s, now=None]
t:  35%|███████████████████████▏                                           | 261/756 [03:11<06:21,  1.30it/s, now=None]
t:  35%|███████████████████████▏                                           | 262/756 [03:12<06:25,  1.28it/s, now=None]
t:  35%|███████████████████████▎                                           | 263/756 [03:12<06:18,  1.30it/s, now=None]
t:  35%|███████████████████████▍                                           | 264/756 [03:13<06:16,  1.31it/s, now=None]
t:  35%|███████████████████████▍                                           | 265/756 [03:14<06:11,  1.32it/s, now=None]
t:  35%|███████████████████████▌                                           | 266/756 [03:15<06:21,  1.28it/s, now=None]
t:  35%|███████████████████████▋                                           | 267/756 [03:16<06:24,  1.27it/s, now=None]
t:  35%|███████████████████████▊                                           | 268/756 [03:16<06:18,  1.29it/s, now=None]
t:  36%|███████████████████████▊                                           | 269/756 [03:17<06:13,  1.30it/s, now=None]
t:  36%|███████████████████████▉                                           | 270/756 [03:18<06:15,  1.29it/s, now=None]
t:  36%|████████████████████████                                           | 271/756 [03:19<06:33,  1.23it/s, now=None]
t:  36%|████████████████████████                                           | 272/756 [03:20<06:34,  1.23it/s, now=None]
t:  36%|████████████████████████▏                                          | 273/756 [03:20<06:21,  1.26it/s, now=None]
t:  36%|████████████████████████▎                                          | 274/756 [03:21<06:29,  1.24it/s, now=None]
t:  36%|████████████████████████▎                                          | 275/756 [03:22<06:20,  1.26it/s, now=None]
t:  37%|████████████████████████▍                                          | 276/756 [03:23<06:14,  1.28it/s, now=None]
t:  37%|████████████████████████▌                                          | 277/756 [03:23<06:05,  1.31it/s, now=None]
t:  37%|████████████████████████▋                                          | 278/756 [03:24<06:02,  1.32it/s, now=None]
t:  37%|████████████████████████▋                                          | 279/756 [03:25<05:58,  1.33it/s, now=None]
t:  37%|████████████████████████▊                                          | 280/756 [03:26<05:50,  1.36it/s, now=None]
t:  37%|████████████████████████▉                                          | 281/756 [03:26<05:51,  1.35it/s, now=None]
t:  37%|████████████████████████▉                                          | 282/756 [03:27<05:54,  1.34it/s, now=None]
t:  37%|█████████████████████████                                          | 283/756 [03:28<05:54,  1.34it/s, now=None]
t:  38%|█████████████████████████▏                                         | 284/756 [03:29<05:52,  1.34it/s, now=None]
t:  38%|█████████████████████████▎                                         | 285/756 [03:29<05:49,  1.35it/s, now=None]
t:  38%|█████████████████████████▎                                         | 286/756 [03:30<05:47,  1.35it/s, now=None]
t:  38%|█████████████████████████▍                                         | 287/756 [03:31<05:42,  1.37it/s, now=None]
t:  38%|█████████████████████████▌                                         | 288/756 [03:31<05:36,  1.39it/s, now=None]
t:  38%|█████████████████████████▌                                         | 289/756 [03:32<05:40,  1.37it/s, now=None]
t:  38%|█████████████████████████▋                                         | 290/756 [03:33<05:38,  1.38it/s, now=None]
t:  38%|█████████████████████████▊                                         | 291/756 [03:34<05:33,  1.39it/s, now=None]
t:  39%|█████████████████████████▉                                         | 292/756 [03:34<05:34,  1.39it/s, now=None]
t:  39%|█████████████████████████▉                                         | 293/756 [03:35<05:29,  1.41it/s, now=None]
t:  39%|██████████████████████████                                         | 294/756 [03:36<05:28,  1.41it/s, now=None]
t:  39%|██████████████████████████▏                                        | 295/756 [03:36<05:28,  1.40it/s, now=None]
t:  39%|██████████████████████████▏                                        | 296/756 [03:37<05:23,  1.42it/s, now=None]
t:  39%|██████████████████████████▎                                        | 297/756 [03:38<05:26,  1.41it/s, now=None]
t:  39%|██████████████████████████▍                                        | 298/756 [03:39<05:34,  1.37it/s, now=None]
t:  40%|██████████████████████████▍                                        | 299/756 [03:40<06:07,  1.24it/s, now=None]
t:  40%|██████████████████████████▌                                        | 300/756 [03:40<06:22,  1.19it/s, now=None]
t:  40%|██████████████████████████▋                                        | 301/756 [03:41<06:09,  1.23it/s, now=None]
t:  40%|██████████████████████████▊                                        | 302/756 [03:42<05:53,  1.28it/s, now=None]
t:  40%|██████████████████████████▊                                        | 303/756 [03:43<05:46,  1.31it/s, now=None]
t:  40%|██████████████████████████▉                                        | 304/756 [03:43<05:34,  1.35it/s, now=None]
t:  40%|███████████████████████████                                        | 305/756 [03:44<05:33,  1.35it/s, now=None]
t:  40%|███████████████████████████                                        | 306/756 [03:45<05:29,  1.37it/s, now=None]
t:  41%|███████████████████████████▏                                       | 307/756 [03:46<05:27,  1.37it/s, now=None]
t:  41%|███████████████████████████▎                                       | 308/756 [03:46<05:24,  1.38it/s, now=None]
t:  41%|███████████████████████████▍                                       | 309/756 [03:47<05:23,  1.38it/s, now=None]
t:  41%|███████████████████████████▍                                       | 310/756 [03:48<05:18,  1.40it/s, now=None]
t:  41%|███████████████████████████▌                                       | 311/756 [03:48<05:18,  1.40it/s, now=None]
t:  41%|███████████████████████████▋                                       | 312/756 [03:49<05:31,  1.34it/s, now=None]
t:  41%|███████████████████████████▋                                       | 313/756 [03:50<05:23,  1.37it/s, now=None]
t:  42%|███████████████████████████▊                                       | 314/756 [03:51<05:19,  1.39it/s, now=None]
t:  42%|███████████████████████████▉                                       | 315/756 [03:51<05:23,  1.36it/s, now=None]
t:  42%|████████████████████████████                                       | 316/756 [03:52<05:18,  1.38it/s, now=None]
t:  42%|████████████████████████████                                       | 317/756 [03:53<05:11,  1.41it/s, now=None]
t:  42%|████████████████████████████▏                                      | 318/756 [03:53<05:12,  1.40it/s, now=None]
t:  42%|████████████████████████████▎                                      | 319/756 [03:54<05:14,  1.39it/s, now=None]
t:  42%|████████████████████████████▎                                      | 320/756 [03:55<05:15,  1.38it/s, now=None]
t:  42%|████████████████████████████▍                                      | 321/756 [03:56<05:25,  1.34it/s, now=None]
t:  43%|████████████████████████████▌                                      | 322/756 [03:56<05:23,  1.34it/s, now=None]
t:  43%|████████████████████████████▋                                      | 323/756 [03:57<05:20,  1.35it/s, now=None]
t:  43%|████████████████████████████▋                                      | 324/756 [03:58<05:17,  1.36it/s, now=None]
t:  43%|████████████████████████████▊                                      | 325/756 [03:59<05:14,  1.37it/s, now=None]
t:  43%|████████████████████████████▉                                      | 326/756 [03:59<05:16,  1.36it/s, now=None]
t:  43%|████████████████████████████▉                                      | 327/756 [04:00<05:10,  1.38it/s, now=None]
t:  43%|█████████████████████████████                                      | 328/756 [04:01<05:39,  1.26it/s, now=None]
t:  44%|█████████████████████████████▏                                     | 329/756 [04:02<06:01,  1.18it/s, now=None]
t:  44%|█████████████████████████████▏                                     | 330/756 [04:03<05:49,  1.22it/s, now=None]
t:  44%|█████████████████████████████▎                                     | 331/756 [04:03<05:32,  1.28it/s, now=None]
t:  44%|█████████████████████████████▍                                     | 332/756 [04:04<05:23,  1.31it/s, now=None]
t:  44%|█████████████████████████████▌                                     | 333/756 [04:05<05:14,  1.35it/s, now=None]
t:  44%|█████████████████████████████▌                                     | 334/756 [04:06<05:13,  1.35it/s, now=None]
t:  44%|█████████████████████████████▋                                     | 335/756 [04:06<05:16,  1.33it/s, now=None]
t:  44%|█████████████████████████████▊                                     | 336/756 [04:07<05:11,  1.35it/s, now=None]
t:  45%|█████████████████████████████▊                                     | 337/756 [04:08<05:10,  1.35it/s, now=None]
t:  45%|█████████████████████████████▉                                     | 338/756 [04:09<05:04,  1.37it/s, now=None]
t:  45%|██████████████████████████████                                     | 339/756 [04:09<05:03,  1.38it/s, now=None]
t:  45%|██████████████████████████████▏                                    | 340/756 [04:10<05:09,  1.34it/s, now=None]
t:  45%|██████████████████████████████▏                                    | 341/756 [04:11<05:11,  1.33it/s, now=None]
t:  45%|██████████████████████████████▎                                    | 342/756 [04:12<05:27,  1.26it/s, now=None]
t:  45%|██████████████████████████████▍                                    | 343/756 [04:13<05:31,  1.25it/s, now=None]
t:  46%|██████████████████████████████▍                                    | 344/756 [04:13<05:35,  1.23it/s, now=None]
t:  46%|██████████████████████████████▌                                    | 345/756 [04:14<05:41,  1.20it/s, now=None]
t:  46%|██████████████████████████████▋                                    | 346/756 [04:15<05:40,  1.20it/s, now=None]
t:  46%|██████████████████████████████▊                                    | 347/756 [04:16<05:59,  1.14it/s, now=None]
t:  46%|██████████████████████████████▊                                    | 348/756 [04:17<05:44,  1.18it/s, now=None]
t:  46%|██████████████████████████████▉                                    | 349/756 [04:18<05:26,  1.25it/s, now=None]
t:  46%|███████████████████████████████                                    | 350/756 [04:18<05:18,  1.28it/s, now=None]
t:  46%|███████████████████████████████                                    | 351/756 [04:19<05:08,  1.31it/s, now=None]
t:  47%|███████████████████████████████▏                                   | 352/756 [04:20<05:09,  1.31it/s, now=None]
t:  47%|███████████████████████████████▎                                   | 353/756 [04:20<05:01,  1.34it/s, now=None]
t:  47%|███████████████████████████████▎                                   | 354/756 [04:21<04:55,  1.36it/s, now=None]
t:  47%|███████████████████████████████▍                                   | 355/756 [04:22<04:52,  1.37it/s, now=None]
t:  47%|███████████████████████████████▌                                   | 356/756 [04:23<04:44,  1.41it/s, now=None]
t:  47%|███████████████████████████████▋                                   | 357/756 [04:23<04:48,  1.38it/s, now=None]
t:  47%|███████████████████████████████▋                                   | 358/756 [04:24<04:55,  1.35it/s, now=None]
t:  47%|███████████████████████████████▊                                   | 359/756 [04:25<04:44,  1.40it/s, now=None]
t:  48%|███████████████████████████████▉                                   | 360/756 [04:26<04:53,  1.35it/s, now=None]
t:  48%|███████████████████████████████▉                                   | 361/756 [04:26<05:06,  1.29it/s, now=None]
t:  48%|████████████████████████████████                                   | 362/756 [04:27<05:09,  1.27it/s, now=None]
t:  48%|████████████████████████████████▏                                  | 363/756 [04:28<05:00,  1.31it/s, now=None]
t:  48%|████████████████████████████████▎                                  | 364/756 [04:29<04:55,  1.33it/s, now=None]
t:  48%|████████████████████████████████▎                                  | 365/756 [04:29<04:55,  1.32it/s, now=None]
t:  48%|████████████████████████████████▍                                  | 366/756 [04:30<04:49,  1.35it/s, now=None]
t:  49%|████████████████████████████████▌                                  | 367/756 [04:31<04:49,  1.34it/s, now=None]
t:  49%|████████████████████████████████▌                                  | 368/756 [04:32<04:48,  1.35it/s, now=None]
t:  49%|████████████████████████████████▋                                  | 369/756 [04:32<04:43,  1.37it/s, now=None]
t:  49%|████████████████████████████████▊                                  | 370/756 [04:33<04:40,  1.38it/s, now=None]
t:  49%|████████████████████████████████▉                                  | 371/756 [04:34<04:40,  1.37it/s, now=None]
t:  49%|████████████████████████████████▉                                  | 372/756 [04:34<04:33,  1.41it/s, now=None]
t:  49%|█████████████████████████████████                                  | 373/756 [04:35<04:28,  1.43it/s, now=None]
t:  49%|█████████████████████████████████▏                                 | 374/756 [04:36<04:32,  1.40it/s, now=None]
t:  50%|█████████████████████████████████▏                                 | 375/756 [04:37<04:35,  1.38it/s, now=None]
t:  50%|█████████████████████████████████▎                                 | 376/756 [04:37<04:33,  1.39it/s, now=None]
t:  50%|█████████████████████████████████▍                                 | 377/756 [04:38<04:30,  1.40it/s, now=None]
t:  50%|█████████████████████████████████▌                                 | 378/756 [04:39<04:26,  1.42it/s, now=None]
t:  50%|█████████████████████████████████▌                                 | 379/756 [04:39<04:33,  1.38it/s, now=None]
t:  50%|█████████████████████████████████▋                                 | 380/756 [04:40<04:34,  1.37it/s, now=None]
t:  50%|█████████████████████████████████▊                                 | 381/756 [04:41<04:31,  1.38it/s, now=None]
t:  51%|█████████████████████████████████▊                                 | 382/756 [04:42<04:30,  1.38it/s, now=None]
t:  51%|█████████████████████████████████▉                                 | 383/756 [04:42<04:37,  1.34it/s, now=None]
t:  51%|██████████████████████████████████                                 | 384/756 [04:43<04:31,  1.37it/s, now=None]
t:  51%|██████████████████████████████████                                 | 385/756 [04:44<04:32,  1.36it/s, now=None]
t:  51%|██████████████████████████████████▏                                | 386/756 [04:45<04:28,  1.38it/s, now=None]
t:  51%|██████████████████████████████████▎                                | 387/756 [04:45<04:27,  1.38it/s, now=None]
t:  51%|██████████████████████████████████▍                                | 388/756 [04:46<04:21,  1.41it/s, now=None]
t:  51%|██████████████████████████████████▍                                | 389/756 [04:47<04:22,  1.40it/s, now=None]
t:  52%|██████████████████████████████████▌                                | 390/756 [04:47<04:23,  1.39it/s, now=None]
t:  52%|██████████████████████████████████▋                                | 391/756 [04:48<04:20,  1.40it/s, now=None]
t:  52%|██████████████████████████████████▋                                | 392/756 [04:49<04:15,  1.42it/s, now=None]
t:  52%|██████████████████████████████████▊                                | 393/756 [04:50<04:15,  1.42it/s, now=None]
t:  52%|██████████████████████████████████▉                                | 394/756 [04:50<04:27,  1.35it/s, now=None]
t:  52%|███████████████████████████████████                                | 395/756 [04:51<04:22,  1.38it/s, now=None]
t:  52%|███████████████████████████████████                                | 396/756 [04:52<04:18,  1.39it/s, now=None]
t:  53%|███████████████████████████████████▏                               | 397/756 [04:53<04:21,  1.37it/s, now=None]
t:  53%|███████████████████████████████████▎                               | 398/756 [04:53<04:16,  1.40it/s, now=None]
t:  53%|███████████████████████████████████▎                               | 399/756 [04:54<04:17,  1.39it/s, now=None]
t:  53%|███████████████████████████████████▍                               | 400/756 [04:55<04:17,  1.38it/s, now=None]
t:  53%|███████████████████████████████████▌                               | 401/756 [04:55<04:17,  1.38it/s, now=None]
t:  53%|███████████████████████████████████▋                               | 402/756 [04:56<04:26,  1.33it/s, now=None]
t:  53%|███████████████████████████████████▋                               | 403/756 [04:57<04:26,  1.32it/s, now=None]
t:  53%|███████████████████████████████████▊                               | 404/756 [04:58<04:17,  1.37it/s, now=None]
t:  54%|███████████████████████████████████▉                               | 405/756 [04:58<04:16,  1.37it/s, now=None]
t:  54%|███████████████████████████████████▉                               | 406/756 [04:59<04:10,  1.40it/s, now=None]
t:  54%|████████████████████████████████████                               | 407/756 [05:00<04:12,  1.38it/s, now=None]
t:  54%|████████████████████████████████████▏                              | 408/756 [05:00<04:09,  1.39it/s, now=None]
t:  54%|████████████████████████████████████▏                              | 409/756 [05:01<04:12,  1.38it/s, now=None]
t:  54%|████████████████████████████████████▎                              | 410/756 [05:02<04:15,  1.35it/s, now=None]
t:  54%|████████████████████████████████████▍                              | 411/756 [05:03<04:12,  1.37it/s, now=None]
t:  54%|████████████████████████████████████▌                              | 412/756 [05:03<04:07,  1.39it/s, now=None]
t:  55%|████████████████████████████████████▌                              | 413/756 [05:04<04:05,  1.40it/s, now=None]
t:  55%|████████████████████████████████████▋                              | 414/756 [05:05<04:02,  1.41it/s, now=None]
t:  55%|████████████████████████████████████▊                              | 415/756 [05:06<04:00,  1.42it/s, now=None]
t:  55%|████████████████████████████████████▊                              | 416/756 [05:06<04:01,  1.41it/s, now=None]
t:  55%|████████████████████████████████████▉                              | 417/756 [05:07<04:01,  1.40it/s, now=None]
t:  55%|█████████████████████████████████████                              | 418/756 [05:08<03:58,  1.42it/s, now=None]
t:  55%|█████████████████████████████████████▏                             | 419/756 [05:08<04:00,  1.40it/s, now=None]
t:  56%|█████████████████████████████████████▏                             | 420/756 [05:09<04:00,  1.39it/s, now=None]
t:  56%|█████████████████████████████████████▎                             | 421/756 [05:10<03:58,  1.41it/s, now=None]
t:  56%|█████████████████████████████████████▍                             | 422/756 [05:11<04:03,  1.37it/s, now=None]
t:  56%|█████████████████████████████████████▍                             | 423/756 [05:11<04:00,  1.38it/s, now=None]
t:  56%|█████████████████████████████████████▌                             | 424/756 [05:12<03:58,  1.39it/s, now=None]
t:  56%|█████████████████████████████████████▋                             | 425/756 [05:13<03:54,  1.41it/s, now=None]
t:  56%|█████████████████████████████████████▊                             | 426/756 [05:13<03:59,  1.38it/s, now=None]
t:  56%|█████████████████████████████████████▊                             | 427/756 [05:14<04:03,  1.35it/s, now=None]
t:  57%|█████████████████████████████████████▉                             | 428/756 [05:15<04:03,  1.35it/s, now=None]
t:  57%|██████████████████████████████████████                             | 429/756 [05:16<04:08,  1.32it/s, now=None]
t:  57%|██████████████████████████████████████                             | 430/756 [05:17<04:07,  1.32it/s, now=None]
t:  57%|██████████████████████████████████████▏                            | 431/756 [05:17<04:05,  1.32it/s, now=None]
t:  57%|██████████████████████████████████████▎                            | 432/756 [05:18<04:02,  1.34it/s, now=None]
t:  57%|██████████████████████████████████████▎                            | 433/756 [05:19<04:07,  1.31it/s, now=None]
t:  57%|██████████████████████████████████████▍                            | 434/756 [05:19<04:00,  1.34it/s, now=None]
t:  58%|██████████████████████████████████████▌                            | 435/756 [05:20<03:56,  1.36it/s, now=None]
t:  58%|██████████████████████████████████████▋                            | 436/756 [05:21<03:54,  1.37it/s, now=None]
t:  58%|██████████████████████████████████████▋                            | 437/756 [05:22<03:57,  1.34it/s, now=None]
t:  58%|██████████████████████████████████████▊                            | 438/756 [05:22<03:57,  1.34it/s, now=None]
t:  58%|██████████████████████████████████████▉                            | 439/756 [05:23<04:01,  1.31it/s, now=None]
t:  58%|██████████████████████████████████████▉                            | 440/756 [05:24<04:01,  1.31it/s, now=None]
t:  58%|███████████████████████████████████████                            | 441/756 [05:25<04:04,  1.29it/s, now=None]
t:  58%|███████████████████████████████████████▏                           | 442/756 [05:26<04:29,  1.17it/s, now=None]
t:  59%|███████████████████████████████████████▎                           | 443/756 [05:27<04:38,  1.12it/s, now=None]
t:  59%|███████████████████████████████████████▎                           | 444/756 [05:28<04:49,  1.08it/s, now=None]
t:  59%|███████████████████████████████████████▍                           | 445/756 [05:29<05:06,  1.01it/s, now=None]
t:  59%|███████████████████████████████████████▌                           | 446/756 [05:30<05:30,  1.06s/it, now=None]
t:  59%|███████████████████████████████████████▌                           | 447/756 [05:32<05:50,  1.14s/it, now=None]
t:  59%|███████████████████████████████████████▋                           | 448/756 [05:33<06:45,  1.32s/it, now=None]
t:  59%|███████████████████████████████████████▊                           | 449/756 [05:35<07:08,  1.40s/it, now=None]
t:  60%|███████████████████████████████████████▉                           | 450/756 [05:36<06:58,  1.37s/it, now=None]
t:  60%|███████████████████████████████████████▉                           | 451/756 [05:37<06:43,  1.32s/it, now=None]
t:  60%|████████████████████████████████████████                           | 452/756 [05:38<06:12,  1.22s/it, now=None]
t:  60%|████████████████████████████████████████▏                          | 453/756 [05:39<05:57,  1.18s/it, now=None]
t:  60%|████████████████████████████████████████▏                          | 454/756 [05:40<05:38,  1.12s/it, now=None]
t:  60%|████████████████████████████████████████▎                          | 455/756 [05:41<05:09,  1.03s/it, now=None]
t:  60%|████████████████████████████████████████▍                          | 456/756 [05:42<04:55,  1.02it/s, now=None]
t:  60%|████████████████████████████████████████▌                          | 457/756 [05:43<04:40,  1.06it/s, now=None]
t:  61%|████████████████████████████████████████▌                          | 458/756 [05:44<04:42,  1.06it/s, now=None]
t:  61%|████████████████████████████████████████▋                          | 459/756 [05:45<04:30,  1.10it/s, now=None]
t:  61%|████████████████████████████████████████▊                          | 460/756 [05:46<04:26,  1.11it/s, now=None]
t:  61%|████████████████████████████████████████▊                          | 461/756 [05:46<04:23,  1.12it/s, now=None]
t:  61%|████████████████████████████████████████▉                          | 462/756 [05:47<04:16,  1.15it/s, now=None]
t:  61%|█████████████████████████████████████████                          | 463/756 [05:48<04:05,  1.19it/s, now=None]
t:  61%|█████████████████████████████████████████                          | 464/756 [05:49<03:59,  1.22it/s, now=None]
t:  62%|█████████████████████████████████████████▏                         | 465/756 [05:50<04:10,  1.16it/s, now=None]
t:  62%|█████████████████████████████████████████▎                         | 466/756 [05:51<04:14,  1.14it/s, now=None]
t:  62%|█████████████████████████████████████████▍                         | 467/756 [05:51<04:03,  1.19it/s, now=None]
t:  62%|█████████████████████████████████████████▍                         | 468/756 [05:52<04:07,  1.16it/s, now=None]
t:  62%|█████████████████████████████████████████▌                         | 469/756 [05:53<04:15,  1.12it/s, now=None]
t:  62%|█████████████████████████████████████████▋                         | 470/756 [05:54<04:28,  1.07it/s, now=None]
t:  62%|█████████████████████████████████████████▋                         | 471/756 [05:55<04:24,  1.08it/s, now=None]
t:  62%|█████████████████████████████████████████▊                         | 472/756 [05:56<04:14,  1.12it/s, now=None]
t:  63%|█████████████████████████████████████████▉                         | 473/756 [05:57<04:07,  1.14it/s, now=None]
t:  63%|██████████████████████████████████████████                         | 474/756 [05:58<03:56,  1.19it/s, now=None]
t:  63%|██████████████████████████████████████████                         | 475/756 [05:58<03:50,  1.22it/s, now=None]
t:  63%|██████████████████████████████████████████▏                        | 476/756 [05:59<03:42,  1.26it/s, now=None]
t:  63%|██████████████████████████████████████████▎                        | 477/756 [06:00<03:43,  1.25it/s, now=None]
t:  63%|██████████████████████████████████████████▎                        | 478/756 [06:01<03:44,  1.24it/s, now=None]
t:  63%|██████████████████████████████████████████▍                        | 479/756 [06:02<03:34,  1.29it/s, now=None]
t:  63%|██████████████████████████████████████████▌                        | 480/756 [06:02<03:38,  1.26it/s, now=None]
t:  64%|██████████████████████████████████████████▋                        | 481/756 [06:03<03:29,  1.31it/s, now=None]
t:  64%|██████████████████████████████████████████▋                        | 482/756 [06:04<03:27,  1.32it/s, now=None]
t:  64%|██████████████████████████████████████████▊                        | 483/756 [06:05<03:24,  1.33it/s, now=None]
t:  64%|██████████████████████████████████████████▉                        | 484/756 [06:05<03:20,  1.35it/s, now=None]
t:  64%|██████████████████████████████████████████▉                        | 485/756 [06:06<03:22,  1.34it/s, now=None]
t:  64%|███████████████████████████████████████████                        | 486/756 [06:07<03:21,  1.34it/s, now=None]
t:  64%|███████████████████████████████████████████▏                       | 487/756 [06:07<03:17,  1.36it/s, now=None]
t:  65%|███████████████████████████████████████████▏                       | 488/756 [06:08<03:13,  1.39it/s, now=None]
t:  65%|███████████████████████████████████████████▎                       | 489/756 [06:09<03:14,  1.38it/s, now=None]
t:  65%|███████████████████████████████████████████▍                       | 490/756 [06:10<03:12,  1.38it/s, now=None]
t:  65%|███████████████████████████████████████████▌                       | 491/756 [06:10<03:13,  1.37it/s, now=None]
t:  65%|███████████████████████████████████████████▌                       | 492/756 [06:11<03:12,  1.37it/s, now=None]
t:  65%|███████████████████████████████████████████▋                       | 493/756 [06:12<03:13,  1.36it/s, now=None]
t:  65%|███████████████████████████████████████████▊                       | 494/756 [06:13<03:14,  1.35it/s, now=None]
t:  65%|███████████████████████████████████████████▊                       | 495/756 [06:13<03:18,  1.32it/s, now=None]
t:  66%|███████████████████████████████████████████▉                       | 496/756 [06:14<03:21,  1.29it/s, now=None]
t:  66%|████████████████████████████████████████████                       | 497/756 [06:15<03:21,  1.29it/s, now=None]
t:  66%|████████████████████████████████████████████▏                      | 498/756 [06:16<03:14,  1.33it/s, now=None]
t:  66%|████████████████████████████████████████████▏                      | 499/756 [06:16<03:09,  1.36it/s, now=None]
t:  66%|████████████████████████████████████████████▎                      | 500/756 [06:17<03:13,  1.32it/s, now=None]
t:  66%|████████████████████████████████████████████▍                      | 501/756 [06:18<03:14,  1.31it/s, now=None]
t:  66%|████████████████████████████████████████████▍                      | 502/756 [06:19<03:13,  1.31it/s, now=None]
t:  67%|████████████████████████████████████████████▌                      | 503/756 [06:19<03:10,  1.33it/s, now=None]
t:  67%|████████████████████████████████████████████▋                      | 504/756 [06:20<03:11,  1.32it/s, now=None]
t:  67%|████████████████████████████████████████████▊                      | 505/756 [06:21<03:12,  1.31it/s, now=None]
t:  67%|████████████████████████████████████████████▊                      | 506/756 [06:22<03:02,  1.37it/s, now=None]
t:  67%|████████████████████████████████████████████▉                      | 507/756 [06:22<03:06,  1.33it/s, now=None]
t:  67%|█████████████████████████████████████████████                      | 508/756 [06:23<03:08,  1.32it/s, now=None]
t:  67%|█████████████████████████████████████████████                      | 509/756 [06:24<03:08,  1.31it/s, now=None]
t:  67%|█████████████████████████████████████████████▏                     | 510/756 [06:25<03:05,  1.32it/s, now=None]
t:  68%|█████████████████████████████████████████████▎                     | 511/756 [06:26<03:06,  1.32it/s, now=None]
t:  68%|█████████████████████████████████████████████▍                     | 512/756 [06:26<03:05,  1.31it/s, now=None]
t:  68%|█████████████████████████████████████████████▍                     | 513/756 [06:27<03:03,  1.32it/s, now=None]
t:  68%|█████████████████████████████████████████████▌                     | 514/756 [06:28<02:58,  1.36it/s, now=None]
t:  68%|█████████████████████████████████████████████▋                     | 515/756 [06:28<02:56,  1.36it/s, now=None]
t:  68%|█████████████████████████████████████████████▋                     | 516/756 [06:29<02:53,  1.38it/s, now=None]
t:  68%|█████████████████████████████████████████████▊                     | 517/756 [06:30<02:52,  1.38it/s, now=None]
t:  69%|█████████████████████████████████████████████▉                     | 518/756 [06:31<02:51,  1.39it/s, now=None]
t:  69%|█████████████████████████████████████████████▉                     | 519/756 [06:31<02:50,  1.39it/s, now=None]
t:  69%|██████████████████████████████████████████████                     | 520/756 [06:32<02:51,  1.38it/s, now=None]
t:  69%|██████████████████████████████████████████████▏                    | 521/756 [06:33<02:51,  1.37it/s, now=None]
t:  69%|██████████████████████████████████████████████▎                    | 522/756 [06:33<02:48,  1.39it/s, now=None]
t:  69%|██████████████████████████████████████████████▎                    | 523/756 [06:34<02:49,  1.38it/s, now=None]
t:  69%|██████████████████████████████████████████████▍                    | 524/756 [06:35<02:50,  1.36it/s, now=None]
t:  69%|██████████████████████████████████████████████▌                    | 525/756 [06:36<02:47,  1.38it/s, now=None]
t:  70%|██████████████████████████████████████████████▌                    | 526/756 [06:36<02:48,  1.36it/s, now=None]
t:  70%|██████████████████████████████████████████████▋                    | 527/756 [06:37<02:44,  1.39it/s, now=None]
t:  70%|██████████████████████████████████████████████▊                    | 528/756 [06:38<02:45,  1.38it/s, now=None]
t:  70%|██████████████████████████████████████████████▉                    | 529/756 [06:39<02:49,  1.34it/s, now=None]
t:  70%|██████████████████████████████████████████████▉                    | 530/756 [06:39<02:50,  1.33it/s, now=None]
t:  70%|███████████████████████████████████████████████                    | 531/756 [06:40<02:51,  1.31it/s, now=None]
t:  70%|███████████████████████████████████████████████▏                   | 532/756 [06:41<02:50,  1.31it/s, now=None]
t:  71%|███████████████████████████████████████████████▏                   | 533/756 [06:42<02:52,  1.29it/s, now=None]
t:  71%|███████████████████████████████████████████████▎                   | 534/756 [06:43<02:54,  1.28it/s, now=None]
t:  71%|███████████████████████████████████████████████▍                   | 535/756 [06:43<02:49,  1.31it/s, now=None]
t:  71%|███████████████████████████████████████████████▌                   | 536/756 [06:44<02:45,  1.33it/s, now=None]
t:  71%|███████████████████████████████████████████████▌                   | 537/756 [06:45<02:45,  1.33it/s, now=None]
t:  71%|███████████████████████████████████████████████▋                   | 538/756 [06:46<02:46,  1.31it/s, now=None]
t:  71%|███████████████████████████████████████████████▊                   | 539/756 [06:46<02:42,  1.33it/s, now=None]
t:  71%|███████████████████████████████████████████████▊                   | 540/756 [06:47<02:40,  1.35it/s, now=None]
t:  72%|███████████████████████████████████████████████▉                   | 541/756 [06:48<02:38,  1.35it/s, now=None]
t:  72%|████████████████████████████████████████████████                   | 542/756 [06:48<02:36,  1.37it/s, now=None]
t:  72%|████████████████████████████████████████████████                   | 543/756 [06:49<02:32,  1.40it/s, now=None]
t:  72%|████████████████████████████████████████████████▏                  | 544/756 [06:50<02:34,  1.37it/s, now=None]
t:  72%|████████████████████████████████████████████████▎                  | 545/756 [06:51<02:35,  1.35it/s, now=None]
t:  72%|████████████████████████████████████████████████▍                  | 546/756 [06:51<02:35,  1.35it/s, now=None]
t:  72%|████████████████████████████████████████████████▍                  | 547/756 [06:52<02:37,  1.32it/s, now=None]
t:  72%|████████████████████████████████████████████████▌                  | 548/756 [06:53<02:35,  1.33it/s, now=None]
t:  73%|████████████████████████████████████████████████▋                  | 549/756 [06:54<02:35,  1.33it/s, now=None]
t:  73%|████████████████████████████████████████████████▋                  | 550/756 [06:54<02:35,  1.32it/s, now=None]
t:  73%|████████████████████████████████████████████████▊                  | 551/756 [06:55<02:37,  1.30it/s, now=None]
t:  73%|████████████████████████████████████████████████▉                  | 552/756 [06:56<02:38,  1.28it/s, now=None]
t:  73%|█████████████████████████████████████████████████                  | 553/756 [06:57<02:37,  1.29it/s, now=None]
t:  73%|█████████████████████████████████████████████████                  | 554/756 [06:58<02:39,  1.26it/s, now=None]
t:  73%|█████████████████████████████████████████████████▏                 | 555/756 [06:59<02:50,  1.18it/s, now=None]
t:  74%|█████████████████████████████████████████████████▎                 | 556/756 [07:00<02:53,  1.15it/s, now=None]
t:  74%|█████████████████████████████████████████████████▎                 | 557/756 [07:00<02:57,  1.12it/s, now=None]
t:  74%|█████████████████████████████████████████████████▍                 | 558/756 [07:01<02:56,  1.12it/s, now=None]
t:  74%|█████████████████████████████████████████████████▌                 | 559/756 [07:02<02:59,  1.10it/s, now=None]
t:  74%|█████████████████████████████████████████████████▋                 | 560/756 [07:03<03:05,  1.05it/s, now=None]
t:  74%|█████████████████████████████████████████████████▋                 | 561/756 [07:04<02:57,  1.10it/s, now=None]
t:  74%|█████████████████████████████████████████████████▊                 | 562/756 [07:05<02:44,  1.18it/s, now=None]
t:  74%|█████████████████████████████████████████████████▉                 | 563/756 [07:06<02:36,  1.24it/s, now=None]
t:  75%|█████████████████████████████████████████████████▉                 | 564/756 [07:06<02:30,  1.28it/s, now=None]
t:  75%|██████████████████████████████████████████████████                 | 565/756 [07:07<02:27,  1.30it/s, now=None]
t:  75%|██████████████████████████████████████████████████▏                | 566/756 [07:08<02:23,  1.33it/s, now=None]
t:  75%|██████████████████████████████████████████████████▎                | 567/756 [07:09<02:21,  1.33it/s, now=None]
t:  75%|██████████████████████████████████████████████████▎                | 568/756 [07:09<02:20,  1.34it/s, now=None]
t:  75%|██████████████████████████████████████████████████▍                | 569/756 [07:10<02:23,  1.30it/s, now=None]
t:  75%|██████████████████████████████████████████████████▌                | 570/756 [07:11<02:22,  1.30it/s, now=None]
t:  76%|██████████████████████████████████████████████████▌                | 571/756 [07:12<02:19,  1.32it/s, now=None]
t:  76%|██████████████████████████████████████████████████▋                | 572/756 [07:12<02:17,  1.34it/s, now=None]
t:  76%|██████████████████████████████████████████████████▊                | 573/756 [07:13<02:17,  1.33it/s, now=None]
t:  76%|██████████████████████████████████████████████████▊                | 574/756 [07:14<02:16,  1.33it/s, now=None]
t:  76%|██████████████████████████████████████████████████▉                | 575/756 [07:15<02:14,  1.35it/s, now=None]
t:  76%|███████████████████████████████████████████████████                | 576/756 [07:15<02:14,  1.34it/s, now=None]
t:  76%|███████████████████████████████████████████████████▏               | 577/756 [07:16<02:13,  1.34it/s, now=None]
t:  76%|███████████████████████████████████████████████████▏               | 578/756 [07:17<02:09,  1.38it/s, now=None]
t:  77%|███████████████████████████████████████████████████▎               | 579/756 [07:18<02:18,  1.28it/s, now=None]
t:  77%|███████████████████████████████████████████████████▍               | 580/756 [07:19<02:25,  1.21it/s, now=None]
t:  77%|███████████████████████████████████████████████████▍               | 581/756 [07:19<02:29,  1.17it/s, now=None]
t:  77%|███████████████████████████████████████████████████▌               | 582/756 [07:20<02:31,  1.15it/s, now=None]
t:  77%|███████████████████████████████████████████████████▋               | 583/756 [07:21<02:33,  1.13it/s, now=None]
t:  77%|███████████████████████████████████████████████████▊               | 584/756 [07:22<02:32,  1.13it/s, now=None]
t:  77%|███████████████████████████████████████████████████▊               | 585/756 [07:23<02:33,  1.11it/s, now=None]
t:  78%|███████████████████████████████████████████████████▉               | 586/756 [07:24<02:36,  1.09it/s, now=None]
t:  78%|████████████████████████████████████████████████████               | 587/756 [07:25<02:35,  1.09it/s, now=None]
t:  78%|████████████████████████████████████████████████████               | 588/756 [07:26<02:33,  1.09it/s, now=None]
t:  78%|████████████████████████████████████████████████████▏              | 589/756 [07:27<02:36,  1.07it/s, now=None]
t:  78%|████████████████████████████████████████████████████▎              | 590/756 [07:28<02:35,  1.07it/s, now=None]
t:  78%|████████████████████████████████████████████████████▍              | 591/756 [07:29<02:30,  1.09it/s, now=None]
t:  78%|████████████████████████████████████████████████████▍              | 592/756 [07:30<02:31,  1.08it/s, now=None]
t:  78%|████████████████████████████████████████████████████▌              | 593/756 [07:31<02:33,  1.06it/s, now=None]
t:  79%|████████████████████████████████████████████████████▋              | 594/756 [07:32<02:31,  1.07it/s, now=None]
t:  79%|████████████████████████████████████████████████████▋              | 595/756 [07:32<02:21,  1.14it/s, now=None]
t:  79%|████████████████████████████████████████████████████▊              | 596/756 [07:33<02:23,  1.12it/s, now=None]
t:  79%|████████████████████████████████████████████████████▉              | 597/756 [07:34<02:24,  1.10it/s, now=None]
t:  79%|████████████████████████████████████████████████████▉              | 598/756 [07:35<02:22,  1.11it/s, now=None]
t:  79%|█████████████████████████████████████████████████████              | 599/756 [07:36<02:16,  1.15it/s, now=None]
t:  79%|█████████████████████████████████████████████████████▏             | 600/756 [07:37<02:12,  1.18it/s, now=None]
t:  79%|█████████████████████████████████████████████████████▎             | 601/756 [07:37<02:07,  1.22it/s, now=None]
t:  80%|█████████████████████████████████████████████████████▎             | 602/756 [07:38<02:02,  1.26it/s, now=None]
t:  80%|█████████████████████████████████████████████████████▍             | 603/756 [07:39<01:59,  1.28it/s, now=None]
t:  80%|█████████████████████████████████████████████████████▌             | 604/756 [07:40<02:04,  1.22it/s, now=None]
t:  80%|█████████████████████████████████████████████████████▌             | 605/756 [07:41<02:06,  1.19it/s, now=None]
t:  80%|█████████████████████████████████████████████████████▋             | 606/756 [07:42<02:06,  1.19it/s, now=None]
t:  80%|█████████████████████████████████████████████████████▊             | 607/756 [07:43<02:10,  1.14it/s, now=None]
t:  80%|█████████████████████████████████████████████████████▉             | 608/756 [07:43<02:06,  1.17it/s, now=None]
t:  81%|█████████████████████████████████████████████████████▉             | 609/756 [07:44<02:04,  1.18it/s, now=None]
t:  81%|██████████████████████████████████████████████████████             | 610/756 [07:45<02:00,  1.21it/s, now=None]
t:  81%|██████████████████████████████████████████████████████▏            | 611/756 [07:46<02:01,  1.19it/s, now=None]
t:  81%|██████████████████████████████████████████████████████▏            | 612/756 [07:47<01:56,  1.24it/s, now=None]
t:  81%|██████████████████████████████████████████████████████▎            | 613/756 [07:47<01:53,  1.25it/s, now=None]
t:  81%|██████████████████████████████████████████████████████▍            | 614/756 [07:48<01:51,  1.27it/s, now=None]
t:  81%|██████████████████████████████████████████████████████▌            | 615/756 [07:49<01:50,  1.28it/s, now=None]
t:  81%|██████████████████████████████████████████████████████▌            | 616/756 [07:50<01:53,  1.23it/s, now=None]
t:  82%|██████████████████████████████████████████████████████▋            | 617/756 [07:50<01:50,  1.26it/s, now=None]
t:  82%|██████████████████████████████████████████████████████▊            | 618/756 [07:51<01:48,  1.27it/s, now=None]
t:  82%|██████████████████████████████████████████████████████▊            | 619/756 [07:52<01:48,  1.27it/s, now=None]
t:  82%|██████████████████████████████████████████████████████▉            | 620/756 [07:53<01:56,  1.17it/s, now=None]
t:  82%|███████████████████████████████████████████████████████            | 621/756 [07:54<02:00,  1.12it/s, now=None]
t:  82%|███████████████████████████████████████████████████████            | 622/756 [07:55<01:51,  1.20it/s, now=None]
t:  82%|███████████████████████████████████████████████████████▏           | 623/756 [07:55<01:46,  1.25it/s, now=None]
t:  83%|███████████████████████████████████████████████████████▎           | 624/756 [07:56<01:44,  1.27it/s, now=None]
t:  83%|███████████████████████████████████████████████████████▍           | 625/756 [07:57<01:41,  1.29it/s, now=None]
t:  83%|███████████████████████████████████████████████████████▍           | 626/756 [07:58<01:39,  1.30it/s, now=None]
t:  83%|███████████████████████████████████████████████████████▌           | 627/756 [07:58<01:38,  1.31it/s, now=None]
t:  83%|███████████████████████████████████████████████████████▋           | 628/756 [07:59<01:35,  1.34it/s, now=None]
t:  83%|███████████████████████████████████████████████████████▋           | 629/756 [08:00<01:34,  1.34it/s, now=None]
t:  83%|███████████████████████████████████████████████████████▊           | 630/756 [08:01<01:32,  1.36it/s, now=None]
t:  83%|███████████████████████████████████████████████████████▉           | 631/756 [08:01<01:33,  1.33it/s, now=None]
t:  84%|████████████████████████████████████████████████████████           | 632/756 [08:02<01:40,  1.23it/s, now=None]
t:  84%|████████████████████████████████████████████████████████           | 633/756 [08:03<01:40,  1.23it/s, now=None]
t:  84%|████████████████████████████████████████████████████████▏          | 634/756 [08:04<01:42,  1.19it/s, now=None]
t:  84%|████████████████████████████████████████████████████████▎          | 635/756 [08:05<01:42,  1.18it/s, now=None]
t:  84%|████████████████████████████████████████████████████████▎          | 636/756 [08:06<01:47,  1.12it/s, now=None]
t:  84%|████████████████████████████████████████████████████████▍          | 637/756 [08:07<01:45,  1.13it/s, now=None]
t:  84%|████████████████████████████████████████████████████████▌          | 638/756 [08:08<01:44,  1.13it/s, now=None]
t:  85%|████████████████████████████████████████████████████████▋          | 639/756 [08:09<01:46,  1.10it/s, now=None]
t:  85%|████████████████████████████████████████████████████████▋          | 640/756 [08:10<01:44,  1.11it/s, now=None]
t:  85%|████████████████████████████████████████████████████████▊          | 641/756 [08:11<01:46,  1.08it/s, now=None]
t:  85%|████████████████████████████████████████████████████████▉          | 642/756 [08:11<01:45,  1.08it/s, now=None]
t:  85%|████████████████████████████████████████████████████████▉          | 643/756 [08:12<01:46,  1.07it/s, now=None]
t:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████          | 644/756 [08:13<01:41,  1.11it/s, now=None]
t:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████▏         | 645/756 [08:14<01:35,  1.17it/s, now=None]
t:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████▎         | 646/756 [08:15<01:30,  1.22it/s, now=None]
t:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████▎         | 647/756 [08:15<01:25,  1.27it/s, now=None]
t:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████▍         | 648/756 [08:16<01:24,  1.28it/s, now=None]
t:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████▌         | 649/756 [08:17<01:21,  1.32it/s, now=None]
t:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████▌         | 650/756 [08:18<01:23,  1.27it/s, now=None]
t:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████▋         | 651/756 [08:19<01:22,  1.27it/s, now=None]
t:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████▊         | 652/756 [08:20<01:37,  1.06it/s, now=None]
t:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████▊         | 653/756 [08:21<01:40,  1.03it/s, now=None]
t:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████▉         | 654/756 [08:22<01:43,  1.02s/it, now=None]
t:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████         | 655/756 [08:23<01:43,  1.03s/it, now=None]
t:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████▏        | 656/756 [08:24<01:44,  1.05s/it, now=None]
t:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████▏        | 657/756 [08:25<01:42,  1.03s/it, now=None]
t:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████▎        | 658/756 [08:26<01:35,  1.03it/s, now=None]
t:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████▍        | 659/756 [08:27<01:31,  1.06it/s, now=None]
t:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████▍        | 660/756 [08:28<01:29,  1.07it/s, now=None]
t:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████▌        | 661/756 [08:29<01:25,  1.11it/s, now=None]
t:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████▋        | 662/756 [08:30<01:26,  1.08it/s, now=None]
t:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████▊        | 663/756 [08:31<01:26,  1.07it/s, now=None]
t:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████▊        | 664/756 [08:31<01:26,  1.07it/s, now=None]
t:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████▉        | 665/756 [08:32<01:21,  1.12it/s, now=None]
t:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████        | 666/756 [08:33<01:19,  1.14it/s, now=None]
t:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████        | 667/756 [08:34<01:16,  1.16it/s, now=None]
t:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████▏       | 668/756 [08:35<01:12,  1.21it/s, now=None]
t:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████▎       | 669/756 [08:35<01:10,  1.24it/s, now=None]
t:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████▍       | 670/756 [08:36<01:09,  1.23it/s, now=None]
t:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████▍       | 671/756 [08:37<01:13,  1.16it/s, now=None]
t:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████▌       | 672/756 [08:38<01:10,  1.19it/s, now=None]
t:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████▋       | 673/756 [08:39<01:07,  1.22it/s, now=None]
t:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████▋       | 674/756 [08:40<01:07,  1.22it/s, now=None]
t:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████▊       | 675/756 [08:40<01:06,  1.22it/s, now=None]
t:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████▉       | 676/756 [08:41<01:08,  1.17it/s, now=None]
t:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████▉       | 677/756 [08:42<01:04,  1.22it/s, now=None]
t:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████       | 678/756 [08:43<01:02,  1.24it/s, now=None]
t:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████▏      | 679/756 [08:44<01:00,  1.28it/s, now=None]
t:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 680/756 [08:44<00:58,  1.29it/s, now=None]
t:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 681/756 [08:45<01:01,  1.21it/s, now=None]
t:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████▍      | 682/756 [08:46<01:03,  1.17it/s, now=None]
t:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████▌      | 683/756 [08:47<01:03,  1.14it/s, now=None]
t:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████▌      | 684/756 [08:48<01:02,  1.14it/s, now=None]
t:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████▋      | 685/756 [08:49<01:02,  1.13it/s, now=None]
t:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████▊      | 686/756 [08:50<01:01,  1.15it/s, now=None]
t:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████▉      | 687/756 [08:51<00:58,  1.18it/s, now=None]
t:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████▉      | 688/756 [08:51<00:57,  1.19it/s, now=None]
t:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████      | 689/756 [08:52<00:54,  1.22it/s, now=None]
t:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏     | 690/756 [08:53<00:52,  1.25it/s, now=None]
t:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏     | 691/756 [08:54<00:52,  1.25it/s, now=None]
t:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎     | 692/756 [08:54<00:50,  1.28it/s, now=None]
t:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍     | 693/756 [08:55<00:50,  1.25it/s, now=None]
t:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌     | 694/756 [08:56<00:48,  1.28it/s, now=None]
t:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌     | 695/756 [08:57<00:47,  1.28it/s, now=None]
t:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋     | 696/756 [08:58<00:46,  1.28it/s, now=None]
t:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊     | 697/756 [08:58<00:46,  1.28it/s, now=None]
t:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊     | 698/756 [08:59<00:45,  1.27it/s, now=None]
t:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉     | 699/756 [09:00<00:50,  1.12it/s, now=None]
t:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████     | 700/756 [09:01<00:51,  1.10it/s, now=None]
t:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏    | 701/756 [09:02<00:48,  1.13it/s, now=None]
t:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏    | 702/756 [09:03<00:46,  1.15it/s, now=None]
t:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎    | 703/756 [09:04<00:47,  1.12it/s, now=None]
t:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍    | 704/756 [09:05<00:45,  1.14it/s, now=None]
t:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍    | 705/756 [09:06<00:48,  1.06it/s, now=None]
t:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌    | 706/756 [09:07<00:49,  1.02it/s, now=None]
t:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋    | 707/756 [09:08<00:49,  1.00s/it, now=None]
t:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋    | 708/756 [09:09<00:45,  1.04it/s, now=None]
t:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊    | 709/756 [09:10<00:43,  1.08it/s, now=None]
t:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉    | 710/756 [09:11<00:41,  1.11it/s, now=None]
t:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████    | 711/756 [09:11<00:40,  1.10it/s, now=None]
t:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████    | 712/756 [09:12<00:40,  1.10it/s, now=None]
t:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏   | 713/756 [09:14<00:43,  1.00s/it, now=None]
t:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎   | 714/756 [09:15<00:48,  1.16s/it, now=None]
t:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎   | 715/756 [09:16<00:45,  1.10s/it, now=None]
t:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍   | 716/756 [09:17<00:41,  1.05s/it, now=None]
t:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌   | 717/756 [09:18<00:39,  1.03s/it, now=None]
t:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋   | 718/756 [09:19<00:41,  1.08s/it, now=None]
t:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋   | 719/756 [09:21<00:46,  1.24s/it, now=None]
t:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊   | 720/756 [09:22<00:41,  1.16s/it, now=None]
t:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉   | 721/756 [09:23<00:45,  1.30s/it, now=None]
t:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉   | 722/756 [09:25<00:45,  1.35s/it, now=None]
t:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████   | 723/756 [09:26<00:46,  1.41s/it, now=None]
t:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████▏  | 724/756 [09:27<00:41,  1.30s/it, now=None]
t:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎  | 725/756 [09:29<00:38,  1.23s/it, now=None]
t:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎  | 726/756 [09:30<00:34,  1.16s/it, now=None]
t:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍  | 727/756 [09:31<00:33,  1.15s/it, now=None]
t:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌  | 728/756 [09:32<00:33,  1.20s/it, now=None]
t:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌  | 729/756 [09:34<00:35,  1.31s/it, now=None]
t:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋  | 730/756 [09:34<00:31,  1.20s/it, now=None]
t:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊  | 731/756 [09:35<00:26,  1.06s/it, now=None]
t:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊  | 732/756 [09:36<00:23,  1.02it/s, now=None]
t:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉  | 733/756 [09:37<00:21,  1.07it/s, now=None]
t:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████  | 734/756 [09:38<00:19,  1.12it/s, now=None]
t:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 735/756 [09:38<00:17,  1.17it/s, now=None]
t:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 736/756 [09:39<00:17,  1.16it/s, now=None]
t:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 737/756 [09:40<00:15,  1.19it/s, now=None]
t:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 738/756 [09:41<00:14,  1.22it/s, now=None]
t:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 739/756 [09:42<00:13,  1.27it/s, now=None]
t:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 740/756 [09:42<00:12,  1.27it/s, now=None]
t:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 741/756 [09:43<00:11,  1.27it/s, now=None]
t:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 742/756 [09:44<00:11,  1.26it/s, now=None]
t:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 743/756 [09:45<00:10,  1.28it/s, now=None]
t:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 744/756 [09:46<00:09,  1.21it/s, now=None]
t:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 745/756 [09:46<00:09,  1.21it/s, now=None]
t:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 746/756 [09:47<00:08,  1.19it/s, now=None]
t:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 747/756 [09:48<00:07,  1.21it/s, now=None]
t:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 748/756 [09:49<00:06,  1.19it/s, now=None]
t:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 749/756 [09:50<00:05,  1.24it/s, now=None]
t:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 750/756 [09:50<00:04,  1.26it/s, now=None]
t:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 751/756 [09:51<00:03,  1.27it/s, now=None]
t:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 752/756 [09:52<00:03,  1.28it/s, now=None]
t: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 753/756 [09:53<00:02,  1.27it/s, now=None]
t: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 754/756 [09:54<00:01,  1.27it/s, now=None]
t: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 755/756 [09:55<00:00,  1.21it/s, now=None]
t: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████| 756/756 [09:55<00:00,  1.19it/s, now=None]
t:   2%|█▎                                                                 | 23/1199 [12:38<14:16,  1.37it/s, now=None]

Moviepy - Done !
Moviepy - video ready seif_result.mp4
Wall time: 9min 57s